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Plan du cours

Introduction

  • Qu'est-ce que l'IA générative ?
  • IA générative vs autres types d'IA
  • Aperçu des principales techniques et modèles en IA générative
  • Applications et cas d'utilisation de l'IA générative
  • Défis et limites de l'IA générative

Création d'images avec l'IA générative

  • Génération d'images à partir de descriptions textuelles
  • Utilisation de GANs pour créer des images réalistes et diversifiées
  • Utilisation de VAEs pour créer des images avec des variables latentes
  • Utilisation du transfert de style pour appliquer des styles artistiques aux images

Création de texte avec l'IA générative

  • Génération de texte à partir de prompts textuels
  • Utilisation de modèles basés sur des transformeurs pour créer du texte avec contexte et cohérence
  • Utilisation de la sommatisation de texte pour créer des résumés concis de longs textes
  • Utilisation du paraphrasage de texte pour créer différentes façons d'exprimer le même sens

Création d'audio avec l'IA générative

  • Génération de parole à partir de texte
  • Génération de texte à partir de la parole
  • Génération de musique à partir de texte ou d'audio
  • Génération de parole avec une voix spécifique

Création d'autres contenus avec l'IA générative

  • Génération de code à partir du langage naturel
  • Génération de croquis de produits à partir de texte
  • Génération de vidéos à partir de texte ou d'images
  • Génération de modèles 3D à partir de texte ou d'images

Évaluation de l'IA générative

  • Évaluation de la qualité et de la diversité du contenu dans l'IA générative
  • Utilisation de métriques comme le score d'inception, la distance d'inception de Fréchet et le score BLEU
  • Utilisation de l'évaluation humaine par crowdsourcing et enquêtes
  • Application de méthodes d'évaluation adversaires telles que les tests de Turing et les discriminateurs

Compréhension des implications éthiques et sociales de l'IA générative

  • Assurer l'équité et la redevabilité
  • Éviter les utilisations abusives
  • Respecter les droits et la vie privée des créateurs et consommateurs de contenu
  • Favoriser la créativité et la collaboration entre humains et IA

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de base de l'IA et de sa terminologie
  • De l'expérience en programmation Python et en analyse de données
  • Une familiarité avec les frameworks d'apprentissage profond tels que TensorFlow ou PyTorch

Audience

  • Scientifiques des données
  • Développeurs d'IA
  • Passionnés d'IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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