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

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