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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
Nos clients témoignent (2)
Le style interactif, les exercices
Tamas Tutuntzisz
Formation - Introduction to Prompt Engineering
Traduction automatique
Une excellente collection de ressources pour un usage futur, le style de l'enseignant (plein d'humour et de détails pertinents)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Formation - Prompt Engineering for ChatGPT
Traduction automatique