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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 d'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 transformateurs pour créer du texte avec contexte et cohérence
- Utilisation de la synthèse textuelle pour créer des résumés concis de longs textes
- Utilisation de la paraphrase de texte pour exprimer le même sens de différentes manières
Création d'Audio avec l'IA Générative
- Génération du discours à partir de texte
- Génération de texte à partir de la parole
- Génération de musique à partir de texte ou d'audio
- Génération de discours 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 vidéo 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 diversité du contenu généré par l'IA générative
- Utilisation de métriques comme le score d'inception, la distance Fréchet inception et le score BLEU
- Utilisation de l'évaluation humaine à travers le crowdsourcing et les enquêtes
- Application des méthodes d'évaluation adversaire telles que les tests de Turing et les discriminateurs
Comprendre les Implications Éthiques et Sociales de l'IA Générative
- Assurer la justice et la responsabilité
- Éviter l'utilisation abusive et malveillante
- 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
- Une compréhension des concepts et du vocabulaire de base en intelligence artificielle (IA)
- Expérience avec la programmation Python et l'analyse de données
- Familiarité avec les frameworks d'apprentissage profond tels que TensorFlow ou PyTorch
Public cible
- Scientifiques des données
- Développeurs IA
- Passionnés d'IA
14 Heures