Description
Cette formation sur l'IA générative vise à fournir une compréhension approfondie de son évolution, de ses concepts clés et de ses applications. Les participants exploreront des modèles avancés tels que DALL-E et GPT-4, ainsi que leur fonctionnement et leur architecture. Des ateliers pratiques permettront de manipuler des outils génératifs, de développer des projets en groupe et d'aborder des questions éthiques et réglementaires. Ce programme s'adresse à des professionnels souhaitant approfondir leurs connaissances en IA générative et ses implications dans divers domaines.
Objectifs
- Comprendre les principes fondamentaux de l'IA générative
- Explorer les applications de l'IA générative dans divers domaines
- Appréhender les techniques avancées et les modèles d'IA générative actuels
- Analyser les enjeux éthiques et les défis liés à l'IA générative
- Manipuler des outils et frameworks d'IA générative
- Concevoir des projets intégrant des solutions d'IA générative
- Évaluer les impacts potentiels de l'IA générative sur les industries
- Participer à des discussions critiques sur l'avenir de l'IA générative
Récapitulatif
Public
Tout public
Prérequis
Aucun pré-requis spécifique. La formation est accessible à tous les professionnels, quel
que soit leur niveau de connaissance en intelligence artificielle
Méthodes et modalités pédagogiques
Formation réalisée en Présentiel, Distanciel ou Dual-Learning selon la formule retenue.
Moyens et supports pédagogiques
Mise à disposition d'un poste de travail sur nos formations en Présentiel.
Mise à disposition de nos environnements de visio sur nos formations en Distanciel
Remise d'une documentation pédagogique numérique pendant la formation
La formation est constituée d'apports théoriques, d'exercices pratiques et de réflexions
Dans le cas d'une formation sur site Entreprise, le client s'engage à avoir toutes les ressources pédagogiques nécessaires (salle, équipements, accès internet, TV ou Paperboard...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation
Modalités de suivi et d'évaluations
Auto-positionnement des stagiaires avant la formation
Émargement des stagiaires et formateur par 1/2 journée
Exercices de mise en pratique ou quiz de connaissances tout au long de la formation permettant de mesurer la progression des stagiaires
Auto-évaluation des acquis de la formation par les stagiaires
Questionnaire de satisfaction à chaud et à froid à l'issue de la formation
Programme détaillé
Introduction
- Présentation de la formation et des objectifs
- Tour de table et attentes des participants
L'IA générative
- Historique et évolution de l'IA générative
- Exploration des origines et du développement de l'IA générative
- Discussion des étapes clés de son évolution, des premiers modèles aux technologies actuelles
- Présentation des concepts clés
- - Réseaux adverses génératifs (GANs)
- - Autoencodeurs variationnels (VAEs)
- - Modèles de transformation
- - Introduction aux principaux concepts sous-jacents à l'IA générative
- - Explication des GANs et de leur fonctionnement par compétition entre un générateur et un discriminateur
- - VAEs qui permettent une modélisation probabiliste des données
- - Modèles de transformation utilisés pour des tâches de génération de texte et d'autres types de données
Modèles d'IA générative de pointe
- DALL-E, GPT-4, et autres modèles avancés
- - Présentation des modèles d'IA générative les plus avancés
- - DALL-E pour la génération d'images à partir de descriptions textuelles
- - GPT-4 pour la génération de texte avancée
- - Autres modèles remarquables
- Fonctionnement et architecture de ces modèles
- - Analyse du fonctionnement interne et de l'architecture de ces modèles
- - Discussion des innovations techniques qui les rendent performants
- - Applications potentielles dans divers domaines
Applications de l'IA générative
- Création artistique : musique, art visuel, littérature
- Conception de produits et prototypage
- Autres applications industrielles et commerciales
- Atelier pratique : manipulation d'un modèle génératif
- - Installation et configuration des outils nécessaires
- - Exécution de scripts pour générer du contenu
Techniques avancées en IA générative
- Amélioration de la qualité et de la diversité des sorties génératives
- Techniques de conditionnement et de contrôle des modèles génératifs
- Problématiques de biais et d'éthique dans les modèles génératifs
- Considérations légales et réglementaires
- Atelier pratique : développement de projets
- - Conception et développement d'un mini-projet utilisant l'IA générative
- - Collaboration en groupe et présentation des résultats
Conclusion
- Table ronde : l'avenir de l'IA générative
- Échanges sur les tendances émergentes et les innovations à venir
- Synthèse des apprentissages
- Distribution de ressources supplémentaires et contacts utiles