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Plan du cours
Introduction
- Qu'est-ce que l'IA générative ?
- L'IA générative par rapport aux autres types d'IA
- Aperçu des principales techniques et modèles de l'IA générative
- Applications et cas d'utilisation de l'IA générative
- Défis et limites de l'IA générative
Créer des images avec l'IA générative
- Générer des images à partir de descriptions textuelles
- Utilisation des GAN pour créer des images réalistes et diversifiées
- Utilisation de VAE pour créer des images avec des variables latentes
- Utilisation du transfert de style pour appliquer des styles artistiques aux images
Créer du texte avec l'IA générative
- Générer du texte à partir d'invites
- Utilisation de modèles basés sur des transformateurs pour créer des textes avec contexte et cohérence
- Utilisation du résumé de texte pour créer des résumés concis de textes longs
- Utiliser la paraphrase de texte pour créer différentes façons d'exprimer le même sens
Créer de l'audio avec l'IA générative
- Générer de la parole à partir de texte
- Générer du texte à partir de la parole
- Générer de la musique à partir d'un texte ou d'un fichier audio
- Générer un discours avec une voix spécifique
Créer d'autres contenus avec l'IA générative
- Générer du code à partir du langage naturel
- Générer des croquis de produits à partir de texte
- Générer des vidéos à partir de textes ou d'images
- Générer des modèles 3D à partir de textes ou d'images
Évaluer l'IA générative
- Évaluer la qualité et la diversité du contenu dans l'IA générative
- Utilisation de mesures telles que le score d'inception, la distance d'inception de Fréchet et le score BLEU
- Utilisation de l'évaluation humaine par le biais du crowdsourcing et d'enquêtes
- Appliquer des méthodes d'évaluation contradictoires telles que les tests de Turing et les discriminateurs.
Comprendre les implications éthiques et sociales de l'IA générative
- Garantir l'équité et la responsabilité
- Éviter les abus et les mauvais usages
- Respecter les droits et la vie privée des créateurs de contenu et des consommateurs
- Favoriser la créativité et la collaboration entre l'homme et l'IA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des concepts et de la terminologie de base de l'IA
- Expérience de la programmation Python et de l'analyse de données
- Familiarité avec les cadres d'apprentissage profond tels que TensorFlow ou PyTorch.
Public
- Scientifiques des données
- Développeurs d'IA
- Passionnés d'IA
14 heures