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Plan du cours
Introduction à l'IA générative
- Définition de l'IA générative
- Aperçu des modèles génératifs (GAN, VAE, etc.)
- Applications et études de cas
La nécessité des données synthétiques
- Limitations des données réelles
- Préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité
- Amélioration de la robustesse des modèles d'IA
Génération de données synthétiques
- Techniques de génération de données synthétiques
- Garantie de la qualité et de la diversité des données
- Atelier pratique : création de votre premier jeu de données synthétiques
Évaluation des données synthétiques
- Métriques pour évaluer la qualité des données synthétiques
- Comparaison des performances des données synthétiques par rapport aux données réelles
- Analyse d'études de cas
Aspects éthiques et juridiques
- Navigation dans le paysage éthique
- Cadres juridiques et conformité
- Équilibre entre innovation et responsabilité
Sujets avancés en synthèse de données
- Données synthétiques pour l'apprentissage non supervisé
- Synthèse de données inter-domaines
- Tendances futures de l'IA générative
Projet terminal
- Application des connaissances à des scénarios concrets
- Développement d'une stratégie de données synthétiques
- Évaluation et retour d'expérience
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des concepts de base de l'apprentissage automatique
- De l'expérience avec la programmation Python
- Familiarité avec les flux de travail de la data science
Audience cible
- Data scientists
- Professionnels de l'IA
21 Heures
Nos clients témoignent (2)
Le style interactif, les exercices
Tamas Tutuntzisz
Formation - Introduction to Prompt Engineering
Traduction automatique
Une excellente collection de ressources pour un usage futur, le style de l'enseignant (plein d'humour et de détails pertinents)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Formation - Prompt Engineering for ChatGPT
Traduction automatique