Introduction à l'IA générative vs. ML traditionnel

Aperçu

Comprendre la différence entre l'apprentissage automatique traditionnel et l'IA générative est crucial pour prendre des décisions éclairées sur la mise en œuvre de l'IA. Dans ce cours, Introduction à l'IA générative vs l'apprentissage automatique traditionnel, vous apprendrez à évaluer, comparer et choisir la meilleure approche d'IA pour vos projets.

Tout d'abord, vous explorerez les fondamentaux de l'apprentissage automatique traditionnel, y compris l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. Ensuite, vous découvrirez comment fonctionnent les modèles d'IA générative comme les transformateurs, les GANs et les modèles de diffusion, et où ils excellent.

Enfin, vous apprendrez à sélectionner la bonne approche en fonction de la disponibilité des données, des besoins commerciaux et des ressources informatiques. Une fois ce cours terminé, vous aurez les compétences et les connaissances à la fois en apprentissage automatique traditionnel et en IA générative nécessaires pour prendre des décisions stratégiques en matière d'IA et appliquer la bonne technologie à vos projets de manière efficace.

Programme

• Introduction
Aperçu du cours et objectifs
Importance de comprendre les paradigmes de l'IA
• Fondamentaux de l'apprentissage automatique traditionnel
Apprentissage supervisé
Définition et exemples
Algorithmes clés : Régression linéaire, Arbres de décision, SVM
Apprentissage non supervisé
Regroupement et réduction de dimensionnalité
Algorithmes clés : K-means, PCA
Apprentissage par renforcement
Notions de base des récompenses et politiques
Applications et algorithmes clés
• Introduction à l'IA générative
Vue d'ensemble des modèles génératifs
Concepts clés en IA générative
• Modèles d'IA générative
Transformateurs
Architecture Transformer
Applications en PNL et au-delà
Réseaux antagonistes génératifs (GANs)
Fonctionnement des GANs : Générateur vs. Discriminateur
Architectures de GANs populaires
Modèles de diffusion
Comprendre les processus de diffusion
Avancées récentes et applications
• Comparaison de l'IA générative avec l'apprentissage automatique traditionnel
Forces et limites de chaque approche
Cas d'utilisation et applications industrielles
Études de cas : Comparaison des résultats et des efficacités
• Cadre de prise de décision pour la mise en œuvre de l'IA
Évaluation de la disponibilité et de la qualité des données
Évaluation des besoins et objectifs commerciaux
Considération des ressources informatiques
• Application de la théorie à la pratique
Projet pratique : Sélectionner des approches d'IA pour des scénarios réels
Outils et plateformes pour la mise en œuvre
• Conclusion du cours
Récapitulatif des principaux résultats d'apprentissage
Perspectives d'avenir dans le développement et la stratégie de l'IA
• Ressources supplémentaires et références

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Enseigné par

Alper Tellioglu

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Sujets

Informatique