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Plan du cours
Introduction à l'IA Générative
- Définition de l'IA générative
- Aperçu des modèles générateurs (GANs, VAEs, etc.)
- Applications et études de cas
La Nécessité des Données Synthétiques
- Limites des données réelles
- Préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité
- Amélioration de la robustesse des modèles IA
Génération de Données Synthétiques
- Techniques pour générer des données synthétiques
- Garantir la qualité et la diversité des données
- Atelier pratique : Création de votre premier jeu de données synthétique
Évaluation des Données Synthétiques
- Métriques pour évaluer la qualité des données synthétiques
- Comparaison de la performance des données synthétiques et réelles
- Analyse d'études de cas
Aspects Éthiques et Légaux
- Navigation dans le paysage éthique
- Cadres juridiques et conformité
- Balancer l'innovation avec la responsabilité
Sujets Avancés en Synthèse de Données
- Données synthétiques pour l'apprentissage non supervisé
- Synthèse de données transdomaines
- Tendances futures en IA générative
Projet Final
- Application des connaissances à des scénarios du monde réel
- Développement d'une stratégie de données synthétiques
- Évaluation et feedback
Résumé et Prochaines Étapes
Pré requis
- Une compréhension des concepts de base de l'apprentissage automatique
- Expérience avec la programmation en Python
- Familiarité avec les processus de travail en science des données
Public cible
- Scientifiques des données
- Professionnels en IA
21 Heures
Nos clients témoignent (2)
C'était assez interactif, très bien centré sur nos domaines d'intérêt. Cela constitue une bonne base pour un développement ultérieur dans ce domaine.
Donal Carroll - Teleflex Medical Europe Ltd
Formation - Copilot for Finance and Accounting Professionals
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Niveau d'expertise excellent du formateur
Pawel Dykowski - LKQ Polska Sp. z o. o.
Formation - Microsoft 365 Copilot Chat for Word, Excel, PowerPoint, and Outlook
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