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Plan du cours

Introduction à l'IA générative

  • Définition de l'IA générative
  • Aperçu des modèles génératifs (GAN, VAE, etc.)
  • Applications et études de cas

La nécessité des données synthétiques

  • Limites des données réelles
  • Questions de confidentialité et de sécurité
  • Amélioration de la robustesse des modèles d'IA

Génération de données synthétiques

  • Techniques de génération de données synthétiques
  • Assurer la qualité et la diversité des données
  • Atelier pratique : Création de votre premier jeu de données synthétiques

Évaluation des données synthétiques

  • Indicateurs pour évaluer la qualité des données synthétiques
  • Comparaison des performances des données synthétiques et réelles
  • Analyse d'études de cas

Aspects éthiques et juridiques

  • Naviguer dans le paysage éthique
  • Cadres légaux et conformité
  • Équilibre entre innovation et responsabilité

Sujets avancés en synthèse de données

  • Données synthétiques pour l'apprentissage non supervisé
  • Synthèse de données inter-domaines
  • Tendances futures de l'IA générative

Projet de synthèse

  • Application des connaissances à des scénarios réels
  • Élaboration d'une stratégie de données synthétiques
  • Évaluation et rétroaction

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de base du machine learning
  • Une expérience en programmation Python
  • Familiarité avec les flux de travail de la science des données

Audience

  • Scientifiques des données
  • Professionnels de l'IA
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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