IA générative pour l'analyse de données

Aperçu

L'intelligence artificielle (IA) domine de plus en plus la technologie et a des implications majeures pour la société.

Programme

• 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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Enseigné par

Mike X Cohen

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Sujets

Science des données