IA générative

Les modèles génératifs, des autoencodeurs variationnels aux modèles de diffusion qui produisent les images actuelles.

Durée du cours : 7h

Ce que vous allez apprendre

• Comprendre ce que signifie apprendre une distribution de données
• Décrire l'entraînement antagoniste et ses instabilités
• Expliquer le processus de bruitage et de débruitage d'une diffusion
• Évaluer une génération autrement qu'à l'œil
• Identifier les questions de droit et d'éthique propres à la génération

Prérequis

• Fondamentaux du deep learning
• Notions de probabilités

Modules du cours

1. Modèles discriminatifs et modèles génératifs
2. Autoencodeurs et espace latent
3. Autoencodeurs variationnels
4. GAN : générateur contre discriminateur
5. Effondrement des modes et stabilisation de l'entraînement
6. Modèles de diffusion : bruiter puis apprendre à débruiter
7. Conditionnement par le texte
8. Métriques de qualité : FID et inception score
9. Génération de texte, d'image, d'audio
10. Droits d'auteur, provenance et usages responsables

Évaluation et attestation

Le parcours se termine par un examen de 40 questions qui couvre tous les modules. En cas de réussite, une attestation d'achèvement est délivrée ; son numéro est vérifiable sur la plateforme.

Les cours gratuits, eux, se concluent par un quiz de 5 questions avec un aperçu de l'attestation, sans certification.