IA générative initiation

Introduction à l’IA générative
Définition et histoire de l’IA générative
Principaux concepts : réseaux de neurones, apprentissage automatique, deep learning
Types de modèles d’IA générative (GPT, DALL-E, etc.)

Applications de l’IA générative
Exploration des cas d’usage : génération de texte, images, vidéos, musique
Applications industrielles et créatives
Opportunités et limites de l’IA générative dans différents secteurs

Outils et plateformes d’IA générative
Présentation des principaux outils (OpenAI GPT, DALL-E, etc.)
Prise en main des interfaces et des APIs pour générer du contenu
Introduction aux bibliothèques d’IA : TensorFlow, PyTorch

Techniques de génération de prompts et utilisation de l’IA générative
Comprendre le rôle des prompts dans les modèles d’IA générative
Techniques pour rédiger des prompts efficaces et obtenir des résultats précis
Stratégie d’optimisation des prompts en fonction des objectifs de création

Analyse et évaluation des résultats de l’IA générative
Méthodes d’évaluation de la qualité des sorties générées
Identification et ajustement des paramètres influençant les résultats
Techniques pour réduire les biais et améliorer la pertinence des résultats

Enjeux éthiques et régulation de l’IA générative
Introduction aux questions éthiques : biais, confidentialité, désinformation
L’impact sociétal de l’IA générative
Règlementations actuelles et futures : lois, normes et bonnes pratiques