Prenez contact avec nous

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

Nombre de participants


Prix par participant

Nos clients témoignent (2)

Cours à venir

Catégories Similaires