Aperçu
Apprenez à utiliser ChatGPT pour analyser des données et développer une expertise en science des données, mathématiques, programmation et statistiques.
Programme
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- Introduction à l'IA Générative
-- Aperçu de l'IA et son impact sociétal
-- Concepts clés de l'IA générative
-- Modèles génératifs versus discriminatifs
- Fondations de l'Analyse de Données
-- Statistiques de base et probabilité
-- Types et structures de données
-- Introduction au prétraitement et nettoyage des données
- Modèles Génératifs dans l'IA
-- Modèles graphiques probabilistes
-- Autoencodeurs variationnels (VAEs)
-- Réseaux adverses génératifs (GANs)
-- Modèles de diffusion
- Applications de l'IA Générative en Analyse de Données
-- Augmentation des données et génération de données synthétiques
-- Détection d'anomalies à l'aide de modèles génératifs
-- Améliorations de la modélisation prédictive
- Outils et Cadres pour l'IA Générative
-- Aperçu des bibliothèques populaires (TensorFlow, PyTorch, etc.)
-- Mise en place d'un environnement pour l'IA générative
- Construction et Entraînement de Modèles Génératifs
-- Prétraitement des données pour les modèles génératifs
-- Conception de l'architecture des modèles
-- Techniques d'entraînement et optimisation
- Évaluation des Modèles Génératifs
-- Mesures pour évaluer la qualité des modèles
-- Comparaison des données génératives et réelles
-- Validation et test des modèles
- Sujets Avancés dans l'IA Générative
-- Éthique et biais dans l'IA générative
-- IA interprétable dans les modèles génératifs
-- Avancées récentes et orientations de recherche
- Études de Cas et Projets Pratiques
-- Applications concrètes de l'IA générative en analyse
-- Projets pratiques avec des ensembles de données
- Conclusion et Perspectives Futures
-- Récapitulatif des concepts clés
-- Tendances futures en IA générative et analyse de données
-- Opportunités d'apprentissage et de recherche supplémentaires
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