Programme détaillé

INTRODUCTION

• Présentation de la formation et des objectifs
• Tour de table et attentes des participants

L'IA GENERATIVE

• 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

MODELES D'IA GENERATIVE 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 GENERATIVE

• 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 AVANCEES EN IA GENERATIVE

• 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