Ce que vous apprendrez ?

  • Concevoir une application simple utilisant une API d’IA générative, démontrant une compréhension pratique des concepts abordés.
  • Comparer et contraster au moins deux modèles d’IA générative différents en termes de performances et d’applications.
  • Évaluer les limites éthiques et sociétales de l’utilisation de l’IA générative à travers l’analyse de deux cas d’études.
  • Décrire les principaux algorithmes sous-jacents à l’IA générative, tels que les GANs et les Transformers.
  • Identifier trois applications concrètes de l’IA générative dans différents secteurs d’activité.

Prérequis

  • Bases en intelligence artificielle et machine learning Compréhension des modèles de deep learning (Réseaux de neurones, CNN, RNN, Transformers) Notions fondamentales en NLP et traitement de données textuelles Familiarité avec les frameworks d'IA comme TensorFlow, PyTorch et Hugging Face Transformers Expérience en manipulation de données et ingénierie des features Connaissance des applications de l’IA générative dans divers domaines (texte, image, audio, vidéo) Notions en éthique de l’IA et biais algorithmiques Capacité à comprendre et à interpréter des modèles génératifs (GANs, VAEs, LLMs, Diffusion Models)

Contenu de la Formation

Total: 20 Chapitres Total hours: 6
  • Définition et concepts fondamentaux de l'IA générative
  • Histoire et évolution de l'IA générative
  • Applications actuelles de l'IA générative
  • Les différents types d'architectures d'IA générative
  • Fonctionnement des modèles de langage (ex: Transformers)
  • Génération de texte : techniques et défis
  • Applications concrètes : chatbots, assistants virtuels, création de contenu
  • Limitations et biais des modèles de langage
  • Modèles génératifs pour l'image (GANs, VAEs, diffusion)
  • Génération d'images à partir de texte (text-to-image)
  • Applications : création artistique, design, retouche photo
  • Éthique et droit d'auteur dans la génération d'images
  • IA générative dans la musique et la vidéo
  • IA générative pour la conception de jeux vidéo
  • IA générative dans la recherche scientifique et médicale
  • IA générative et la création de logiciels
  • Tendances actuelles et futures de l'IA générative
  • Défis techniques et éthiques à relever
  • Impact socio-économique de l'IA générative
  • Conclusion et perspectives

À TÉLÉCHARGER

À propos de l'instructeur

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IDRISSI

nouhaila.idrissi@openskillroom.com

Nouhaila IDRISSI est Maître de conférences en Informatique et en Intelligence Artificielle. Après avoir terminé ses études à l’ENSIAS, elle a obtenu un doctorat en informatique et en apprentissage profond de l’École Mohammadia d'ingénieurs (EMI). Notre formatrice dispose de compétences pluridisciplinaires et complémentaires en IA, Big Data, Machine Learning, Deep Learning, NLP, Data Warehousing, BI et Cloud computing. Parallèlement à ses activités académiques, Dr IDRISSI est une collaboratrice active dans le milieu industriel, contribuant à combler le fossé entre la recherche académique et les applications du monde réel.

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Caractéristiques du cours

  • Durée 6 hour
  • Language Français
  • Niveau de compétence.
  • CertificateNon
  • Nombre maximum d'inscrits
  • Type de formation

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