Modèles d'IA générative et systèmes GPU

Aperçu

This course explores the foundations and evolution of modern generative deep learning systems, taking you from latent representation learning to advanced diffusion architectures and scalable GPU deployment strategies. Combining strong conceptual depth with practical demonstrations, this course provides a structured journey through generative modeling paradigms, architectural innovations, and production-ready optimization techniques.

You will begin by understanding Autoencoders and Variational Autoencoders (VAEs), examining how neural networks learn compressed latent representations and structured probabilistic spaces. From there, you will transition into Generative Adversarial Networks (GANs), analyzing adversarial training dynamics, instability challenges, and architectural improvements such as DCGAN and CycleGAN.

As the course progresses, you will build a deep understanding of diffusion models — including DDPM, U-Net-based denoising systems, latent diffusion, and conditional generation techniques that power modern text-to-image systems. The course then expands into GPU systems and scalable deep learning.

You will explore object detection and segmentation workloads, mixed precision training, distributed data parallel strategies, model parallelism, and production-ready GPU deployment. Through demonstrations and benchmarking exercises, you will see how modern generative systems scale efficiently while balancing memory, compute, and latency constraints.

By the end of this course, you will be able to:

• Explain how Autoencoders and VAEs learn structured latent representations. • Analyze GAN training dynamics and diagnose instability issues such as mode collapse. • Compare advanced GAN architectures and evaluate output quality trade-offs. • Understand diffusion model fundamentals and reverse denoising processes. • Design U-Net-based diffusion systems for conditional image generation. • Implement text-conditioned diffusion with guided sampling techniques. • Apply mixed precision and distributed GPU training strategies for large-scale models. • Design production-ready deployment pipelines for generative AI systems. This course is ideal for AI engineers, machine learning practitioners, researchers, and advanced students who want a rigorous understanding of generative modeling beyond surface-level API usage.

A foundational understanding of Python, linear algebra, and neural networks will be helpful. Join us to master generative deep learning, understand diffusion and adversarial systems, and build the technical depth required to design, scale, and deploy modern generative AI architectures.

Programme

• Apprentissage de la Représentation Générative
Construisez une base solide en modélisation générative en explorant les Autoencoders, les VAE et les GAN. Comprenez l'apprentissage de l'espace latent, les représentations probabilistes, les dynamiques d'entraînement adversariales, ainsi que les défis d'instabilité comme l'effondrement de mode. À travers des démonstrations guidées, vous visualiserez les embeddings latents, comparerez les sorties génératives et analyserez le comportement d'entraînement à travers les architectures.
• Génération Basée sur la Diffusion et le Flow
Maîtrisez les systèmes génératifs modernes basés sur la diffusion en apprenant les processus de bruit en avant, le débruitage inversé et les architectures U-Net. Explorez la génération conditionnelle, la diffusion latente et les stratégies d'échantillonnage qui alimentent les modèles de texte à image. Grâce à des démonstrations, vous analyserez la programmation du bruit, le débruitage multi-échelle et la synthèse d'image guidée en action.
• Systèmes GPU et Apprentissage Profond à Échelle
Développez une expertise au niveau des systèmes en optimisant la formation et le déploiement de l'apprentissage profond en utilisant des GPU. Apprenez l'entraînement en précision mixte, les stratégies parallèles de données distribuées et les techniques d'optimisation d'inférence. À travers des analyses de performance et de benchmarking, vous comprendrez comment mettre à l'échelle des modèles génératifs de manière efficace pour des environnements de production réels.
• Conclusion du Cours
Consolidez votre compréhension des architectures génératives en intégrant la modélisation latente, l'apprentissage adversarial, les systèmes de diffusion et l'optimisation des GPU dans un projet de synthèse unifié. Évaluez la qualité, la scalabilité et la disponibilité du déploiement du modèle à travers une analyse structurée et du benchmarking. Ce module final renforce le raisonnement architectural et garantit que vous pouvez concevoir, optimiser et déployer des systèmes d'IA générative modernes de bout en bout.

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Enseigné par

Edureka

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Matières

Artificial Intelligence