Exploration-Technique-de-lIA-Generative.pptx
- 1. Exploration Technique de l'IA Générative Cette présentation offre une plongée technique dans l'IA générative. Nous explorerons les mécanismes sous-jacents. Nous aborderons aussi ses applications variées et les défis qu'elle pose. Préparez-vous à un voyage fascinant! ly by lamevi yo
- 2. Les Fondements du Machine Learning Apprentissage Supervisé Les modèles apprennent à partir de données étiquetées. Ils prédisent ensuite de nouvelles données. Apprentissage Non Supervisé Les modèles découvrent des motifs cachés. Ils utilisent des données non étiquetées. Apprentissage par Renforcement Les modèles apprennent par essai et erreur. Ils maximisent une récompense définie.
- 3. Architectures Clés : GANs Générateur Crée de nouvelles données. Discriminateur Évalue la qualité des données. Adversarial Le générateur améliore le réalisme. Le discriminateur affine la détection.
- 4. Architectures Clés : VAEs Encodeur Compresse les données d'entrée. 1 Espace Latent Représentation compressée des données. 2 Décodeur Reconstruit les données à partir de l'espace latent. 3
- 5. Modèles de Langue : Transformers 1 Attention Pondère l'importance des mots. 2 Auto-Attention Capture les relations internes des mots. 3 Multi-Tête Apprend différentes représentations.
- 6. Défis de l'IA Générative 1 Biais Reproduit les préjugés. 2 Contrôle Difficulté à diriger la création. 3 Éthique Questions de propriété intellectuelle.
- 7. Applications de l'IA Générative Art et Design Création d'images, de musique. Rédaction Génération de texte, de code. Simulation Entraînement de modèles, jeux.
- 8. Conclusion et Prochaines Étapes 1 Comprendre 2 Expérimenter 3 Innover L'IA générative offre un potentiel immense. Continuez à explorer, expérimenter et innover. Les possibilités sont infinies!