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

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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