Évolution du Python de base vers l'IA générative

Aperçu

Explorez la progression des fondamentaux de Python à la construction de modèles d'IA générative sophistiqués, y compris les réseaux neuronaux, l'apprentissage profond et les applications industrielles.

Programme

• Introduction à Python
Bases de la syntaxe et de la sémantique Python
Types de données et structures
Flux de contrôle et fonctions
Introduction aux modules et bibliothèques
• Concepts Avancés de Python
Programmation orientée objet en Python
Gestion des exceptions
Gestion des fichiers
Compréhension des décorateurs et générateurs Python
• Gestion et Visualisation des Données
Travail avec NumPy pour les calculs numériques
Manipulation de données avec pandas
Techniques de visualisation avec Matplotlib et Seaborn
• Introduction au Machine Learning
Aperçu des concepts de machine learning
Apprentissage supervisé vs. apprentissage non supervisé
Introduction à Scikit-learn
• Construction de Réseaux Neurones
Compréhension des fondamentaux des réseaux neuronaux
Utilisation de TensorFlow et Keras pour construire des réseaux neuronaux
Réseaux Neuronaux Convolutionnels (CNNs)
Réseaux Neuronaux Récurrents (RNNs)
• Techniques de Deep Learning
Apprentissage par transfert
Optimisation des hyperparamètres
Architectures avancées de réseaux neuronaux (ex. ResNet, LSTM)
• Modèles d'IA Générative
Aperçu des modèles génératifs
Autoencodeurs Variationnels (VAEs)
Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs)
• Applications de l'IA Générative
Génération de texte et Traitement du Langage Naturel (NLP)
Génération et transformation d'images
Études de cas industrielles et applications réelles
• Considérations Éthiques en IA
Éthique de l'IA et développement d'IA responsable
Biais dans les modèles d'IA et stratégies d'atténuation
Questions de confidentialité et de sécurité
• Projet de Fin d'Études
Conception et mise en œuvre d'un modèle d'IA générative
Résolution de problèmes réels
Présentation et évaluation des résultats du modèle

Sujets

Programmation