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Plan du cours

Introduction aux grands modèles de langage (LLM)

  • Qu'est-ce qu'un LLM ?
  • Le rôle des LLM dans la génération de contenu
  • Aperçu des LLM les plus populaires

Préparation à la génération de contenu

  • Préparation des données pour les LLM
  • Compréhension des paramètres et des configurations des modèles
  • Introduction aux techniques de réglage fin

Génération de contenu avec les LLM

  • Pratique : génération d'articles, de blogs et d'écrits créatifs
  • Techniques de prompting et d'orientation des LLM
  • Études de cas de contenu généré par LLM

Affinement et évaluation du contenu

  • Modification et révision du contenu généré par l'IA
  • Indicateurs pour évaluer la qualité du contenu
  • Aborder les biais et les considérations éthiques

Techniques avancées de génération de contenu

  • Méthodes avancées de réglage fin
  • Génération de contenu multimodal avec les LLM
  • Exploration des limites de la créativité avec les LLM

Applications industrielles et études de cas

  • LLM dans le marketing, le journalisme et le divertissement
  • Histoires de réussite et leçons apprises
  • Points de vue d'experts de l'industrie

Considérations éthiques et orientations futures

  • Utilisation éthique des LLM
  • Vie privée et sécurité des données
  • Avenir des LLM dans la génération de contenu

Projet et évaluation

  • Développement d'un projet de génération de contenu
  • Application des meilleures pratiques et techniques apprises
  • Sessions de révision par les pairs et rétroaction

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissance des processus de création de contenu
  • Compréhension des concepts de base de l'apprentissage automatique
  • Une expérience en programmation Python est recommandée mais non obligatoire

Audience cible

  • Créateurs de contenu et spécialistes du marketing
  • Technologues de l'éducation et concepteurs de programmes
  • Passionnés de machine learning et développeurs
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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