Bootcamp sur l'IA Générative - Cours Complet de 65 Heures

Aperçu

Embarquez dans un Bootcamp complet de 65 heures sur l'IA générative offert par freeCodeCamp. Ce cours approfondi est conçu pour vous équiper de compétences pratiques en IA grâce à des projets pratiques immersifs.

Commencez par les bases de Python et progressez vers la création d'agents et d'applications IA efficaces adaptés pour une école d'apprentissage de la langue japonaise.

Ce bootcamp est parfait pour les débutants ainsi que ceux ayant une compréhension intermédiaire des concepts de l'IA, offrant un parcours d'apprentissage robuste pour maîtriser les techniques de l'IA générative. Que vous commenciez de zéro ou cherchiez à étendre vos connaissances actuelles en IA, ce cours offre un chemin structuré vers la réussite.

Programme

• Introduction à l'IA générative
Aperçu de l'IA générative et de ses applications
Concepts clés et terminologie
• Fondamentaux de la programmation Python
Variables, types de données et opérateurs
Structures de contrôle : boucles et conditions
Fonctions et modules
• Introduction à l'apprentissage automatique
Apprentissage supervisé vs apprentissage non supervisé
Algorithmes et concepts clés
• Réseaux neuronaux et apprentissage profond
Notions de base des réseaux neuronaux
Introduction aux frameworks d'apprentissage profond (par exemple, TensorFlow, PyTorch)
• Modèles génératifs
Introduction aux modèles génératifs
Autoencodeurs et autoencodeurs variationnels (VAEs)
Réseaux antagonistes génératifs (GANs)
• Projet 1 : Construction d'un simple GAN
Compréhension de l'architecture GAN
Entraînement d'un GAN pour la génération d'images
• Techniques génératives avancées
Apprentissage par transfert et affinage
Apprentissage par renforcement et agents d'IA
• Traitement du langage naturel (NLP)
Introduction aux concepts NLP
Génération de texte et modèles de langage
• Projet 2 : Application d'IA pour l'apprentissage des langues
Conception d'un agent d'IA pour l'école d'apprentissage de la langue japonaise
Intégration des techniques NLP pour un apprentissage interactif
• Déploiement et intégration
Stratégies de déploiement de modèles
Création d'APIs et intégration de l'IA dans les applications
• Éthique et meilleures pratiques en IA
Aborder les biais et l'équité dans les modèles d'IA
Considérations éthiques et utilisation responsable de l'IA
• Projet final : Solution complète d'IA
Développement de bout en bout d'une application alimentée par l'IA
Présentation et évaluation des projets
• Revue du cours et prochaines étapes
Résumé des apprentissages clés
Éducation continue et ressources pour un apprentissage approfondi en IA

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Sujets

Informatique