... | ... | @@ -75,7 +75,8 @@ Cette première partie est composées de 4 séquences, de novembre à décembre |
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* Enjeux et limites
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* Illustrations proposées :
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- Prédiction œnologique
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- Classification d'image <br>
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- Classification d'image
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* **Séquence 2 : Des données et des modèles, L’enfer des données et autres problèmes d’explicabilité** <a name='seq2'>
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... | ... | @@ -84,7 +85,8 @@ Cette première partie est composées de 4 séquences, de novembre à décembre |
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* L'enfer des données : données biaisées, erronées, manquantes ou trop nombreuses !
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* Pourquoi les modèles sont-ils importants?
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* Quel modèle choisir pour mon problème ?
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* L'explicabilité des modèles en question, comment expliquer le résultat d'une IA ? <br>
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* L'explicabilité des modèles en question, comment expliquer le résultat d'une IA ?
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[Back to Home](#toc)
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* **Séquence 3 : Démo / illustration (LLM + génération d’image)** <a name='seq3'>
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... | ... | @@ -93,7 +95,8 @@ Cette première partie est composées de 4 séquences, de novembre à décembre |
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* Objectif : Mettre en œuvre une IA conversationnelle, capable de générer des images
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* Configuration d'un Modèle de Langage (LLM)
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* Utilisez un modèle de langage pour générer une description textuelle de l'image.
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* Utilisez un modèle de génération d'image pour créer une image à partir d'une description <br>
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* Utilisez un modèle de génération d'image pour créer une image à partir d'une description
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* **Séquence 4 : AI, droit, société et éthique** <a name='seq4'>
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... | ... | @@ -122,6 +125,9 @@ Cette deuxième partie est composées de 11 séquences, de Janvier à Avril 2024 |
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* Principe de la backpropagation
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* Mise en lumière de l'intérêt pratique des méthodes stochastiques
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* Exemple proposé : Programmation à la main de l'apprentissage d'un réseau convolutif
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* **Séquence 6 : Méthodologie des modèles/apprentissage + fine-tuning + TP** <a name='seq6'>
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> **Durée : 2h / Jeudi 18 Janvier 2024, 14h**
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