Explore the progression from Python fundamentals to building sophisticated Generative AI models, including neural networks, deep learning, and industry applications.
- 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
