Initiation à l’intelligence artificielle générative
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Dernière mise à jour | 04/11/2024 |
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Intelligence Artificielle
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Introduction à l'intelligence artificielle générative2Leçons ·
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Comprendre les concepts fondamentaux de l'IA générative.
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Découvrir les principales applications et l'impact de cette technologie.
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Section 1 : Qu'est-ce que l'intelligence artificielle générative ?10Leçons ·
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Leçon 1.1 : Définition et principes de base
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Qu’est-ce que l’IA générative et comment elle se distingue des autres types d’IA ?
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Introduction aux concepts de génération de contenu par les machines.
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Leçon 1.2 : Brève histoire de l'IA générative
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L'évolution de l'IA générative, des premières expériences à aujourd’hui.
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Moments clés dans le développement des modèles génératifs (GAN, auto-encodeurs, LLMs, etc.).
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Leçon 1.3 : L’écosystème de l’IA générative aujourd’hui
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Acteurs majeurs et technologies de pointe.
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Aperçu des outils disponibles (exemples : GPT, DALL-E, Midjourney, etc.).
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Quizz 1 : Questions pour réviser les concepts fondamentaux de l'IA générative, son histoire et son impact.
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Section 2 : Comprendre les concepts techniques de l'IA générative12Leçons ·
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Leçon 2.1 : Fonctionnement des réseaux neuronaux de base
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Introduction aux réseaux de neurones et leurs composants essentiels.
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Concepts de propagation et de rétropropagation.
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Leçon 2.2 : Introduction aux modèles génératifs
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Comprendre les types de modèles génératifs : réseaux antagonistes génératifs (GANs), transformateurs, modèles auto-régressifs.
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Applications de chaque type de modèle dans la création de contenu.
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Leçon 2.3 : Grands modèles de langage (LLMs)
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Qu’est-ce qu’un grand modèle de langage ? Focus sur GPT, BERT, etc.
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Comment les LLMs comprennent et génèrent du texte.
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Démystifier le “transformer” : architecture et importance.
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Ressources complémentaires : Articles et vidéos explicatives sur les GANs, les LLMs et les transformeurs (p. ex., blog d’OpenAI, articles de Medium).
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Quizz 2 : Questions sur les concepts de réseaux neuronaux et les types de modèles génératifs.
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Section 3 : Applications actuelles de l'IA générative14Leçons ·
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Leçon 3.1 : Génération de texte (LLMs)
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Applications de la génération de texte : rédaction de contenu, chatbots, création de scripts.
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Démonstrations : utilisation de GPT, ChatGPT, et autres modèles textuels.
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Leçon 3.2 : Génération d’images et de vidéos
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Introduction aux IA génératives d'images (DALL-E, Midjourney) et de vidéos.
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Cas d'usage dans le marketing, l’art, et les réseaux sociaux.
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Leçon 3.3 : Génération audio et musique
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Applications pour la génération musicale, la synthèse vocale et l’audio.
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Exemples pratiques avec des outils comme Jukedeck, Amper Music.
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Leçon 3.4 : Modèles multimodaux et IA conversationnelles avancées
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Interaction avec des modèles capables de gérer plusieurs types de médias.
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Exemples de modèles multimodaux (ex. CLIP, Flamingo).
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Ressources complémentaires : Liens vers des démonstrations et études de cas pour chaque type d’application (ex. blog de Google AI, YouTube).
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Quizz 3 : Questions sur les applications de l'IA générative dans divers domaines et outils spécifiques.
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Section 4 : Découverte pratique - Utilisation de l'IA générative11Leçons ·
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Leçon 4.1 : Introduction à l’utilisation d’un LLM (GPT-3 ou similaire)
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Mise en pratique : créer un compte sur un site de LLM et faire des tests.
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Exemples de prompts et conseils pour optimiser les interactions.
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Leçon 4.2 : Utilisation des IA génératives d’image
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Présentation d'outils comme DALL-E et Midjourney.
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Démonstration de la génération d'images à partir de descriptions textuelles.
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Leçon 4.3 : Exercice pratique : créer une mini-application
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Objectif : donner aux apprenants une expérience directe de la génération IA.
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Création d'un petit chatbot ou d'une application image à partir des outils disponibles.
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Exercice interactif : Atelier pour concevoir un projet personnel en utilisant un modèle génératif.
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Quizz 4 : Questions d’auto-évaluation sur la manipulation pratique des outils d’IA générative.
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Section 5 : Enjeux et perspectives de l'IA générative11Leçons ·
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Leçon 5.1 : Éthique et risques de l'IA générative
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Problématiques de biais, de propriété intellectuelle, et de vie privée.
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L’impact des deepfakes et de la désinformation.
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Leçon 5.2 : IA générative et marché du travail
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Comment l’IA générative impacte le travail créatif, le développement et l’innovation.
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Perspectives d’emplois et compétences à développer pour les métiers de demain.
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Leçon 5.3 : L’avenir de l’IA générative
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Tendances de recherche et innovations à surveiller.
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Applications futures de l’IA générative : personnalisation de masse, éducation, médecine, etc.
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Ressources complémentaires : Articles de recherche sur l’éthique de l’IA (ex. publications de l’UNESCO, MIT Tech Review).
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Quizz 5 : Questions sur les enjeux éthiques, l’impact économique et les tendances futures.
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Conclusion et récapitulatif6Leçons ·
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Leçon 6.1 : Synthèse des concepts et pratiques
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Résumé des connaissances acquises et conseils pour aller plus loin.
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Leçon 6.2 : Projets pratiques pour s’entraîner
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Propositions de projets pour continuer à utiliser l’IA générative.
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Ressources supplémentaires pour approfondir : livres, vidéos, sites.
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Quizz final : Récapitulatif sur l’ensemble du cours.
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Examen final1Leçons ·
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Test complet pour évaluer la compréhension de l’ensemble des concepts, avec un score requis pour l’obtention d’un certificat de fin de cours.
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Projets finaux (facultatif)1Leçons ·
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Les apprenants peuvent soumettre un projet utilisant un modèle génératif, avec retour de la part du formateur pour une critique constructive.
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