Leçons apprises en construisant une application alimentée par GenAI

Aperçu

Explorez des perspectives et des conseils pratiques pour développer des applications alimentées par GenAI, en vous inspirant d'expériences réelles et de bonnes pratiques dans le domaine de l'intelligence artificielle.

Programme

• Introduction aux applications GenAI
Aperçu de l'intelligence artificielle générative
Exemples d'applications alimentées par GenAI
Principales différences par rapport aux applications d'IA traditionnelles
• Comprendre les algorithmes GenAI
Notions de base des réseaux adversariaux génératifs (GANs)
Introduction aux modèles Transformers (par exemple, GPT, BERT)
Sélection du bon modèle pour votre application
• Concevoir une application alimentée par GenAI
Définir le problème et le cas d'utilisation
Considérations sur l'expérience utilisateur et l'interface
Considérations éthiques dans GenAI
• Meilleures pratiques de développement
Collecte et prétraitement des données
Entraînement et ajustement des modèles
Évaluation des modèles GenAI
• Ingénierie et infrastructure
Choisir les bonnes ressources cloud et informatiques
Optimisation pour l'évolutivité et la performance
Gestion des déploiements et mises à jour
• Défis et solutions du monde réel
Gérer les biais et garantir l'équité
Aborder les problèmes de sécurité et de confidentialité
Atténuer les hallucinations et la correction d'erreurs
• Études de cas
Analyse détaillée d'applications GenAI réussies
Leçons tirées des projets échoués
• Tendances et opportunités futures
Technologies émergentes dans GenAI
Applications potentielles et nouveaux cas d'utilisation
• Conclusion et révision du cours
Résumé des idées clés
Discussion sur les points à retenir et les stratégies de mise en œuvre

Sujets

Conférences