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

Aperçu

Embark on a comprehensive 65-hour Generative AI Bootcamp offered by freeCodeCamp. This thorough course is designed to equip you with practical AI skills through immersive hands-on projects.

Start from the basics of Python and progress to building proficient AI agents and applications tailored for a Japanese Language Learning School.

This bootcamp is perfect for both beginners and those with an intermediate grasp of AI concepts, offering a robust learning path to mastering Generative AI techniques. Whether you're starting from scratch or looking to expand your current AI knowledge, this course delivers a structured pathway to success.

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

---

Matières

Computer Science