Cursus IA générative engineer

Description de la formation

Forme les participants aux compétences avancées nécessaires pour concevoir, développer et déployer des modèles d'intelligence artificielle générative, en couvrant des techniques telles que les réseaux de neurones génératifs (GANs), les modèles de langage (comme GPT), ainsi que l'application de ces technologies dans des domaines variés comme la création de contenu, la génération d'images, et la synthèse de données.

Objectifs de la formation

À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les bases de l’IA générative : acquérir une connaissance approfondie des principes fondamentaux des modèles génératifs, tels que les GANs (Generative Adversarial Networks) et les modèles auto-régressifs.
• Maîtriser les outils et frameworks avancés : apprendre à utiliser des technologies comme TensorFlow, PyTorch et les API des modèles génératifs pour développer et déployer des solutions performantes.
• Développer des applications pratiques : concevoir des cas d’usage concrets, tels que la génération d’images, de textes, ou d’audio, pour répondre à des besoins industriels ou créatifs.
• Optimiser et déployer des solutions d’IA générative : intégrer les modèles dans des environnements de production, en tenant compte des contraintes de scalabilité, performance et coût.
• Appliquer l’éthique et la sécurité dans les solutions IA : identifier et mitiger les risques liés à l'usage des modèles génératifs, comme les biais, les usages malveillants ou les impacts sociétaux.

A qui s'adresse cette formation ?

Cette formation s'adresse à :

• Développeurs logiciels : désireux de maîtriser les outils et frameworks liés à l'IA générative pour créer des applications innovantes.
• Data Scientists : souhaitant approfondir leurs compétences dans le domaine de l'apprentissage profond et des modèles génératifs avancés.
• Architectes techniques : cherchant à intégrer l'IA générative dans des solutions d'entreprise et à concevoir des architectures adaptées.
• Étudiants et chercheurs en IA : voulant explorer les dernières innovations dans les modèles génératifs pour des projets académiques ou industriels.
• Professionnels de l'IT en reconversion : motivés à utiliser l'IA générative pour transformer les processus créatifs ou automatiser des tâches complexes.

Pré-requis

Aucun pré-requis spécifique n'est nécessaire.

Programme de la formation

Jour 1 : Introduction à l’IA Générative

• Objectif : Comprendre les bases théoriques et les principaux concepts.
• Contenu :
  Concepts fondamentaux de l’IA générative.
  Aperçu des modèles génératifs : GANs, autoencodeurs, modèles diffusion, Transformers.
  Applications pratiques et cas d’usage.

Jour 2 : Les fondamentaux des modèles génératifs

• Objectif : Explorer les bases mathématiques et les algorithmes clés.
• Contenu :
  Introduction aux distributions probabilistes et à la génération de données synthétiques.
  Algorithmes d’apprentissage supervisé vs non supervisé.
  Étude de cas : génération de données tabulaires.

Jour 3 : Exploration des GANs (Generative Adversarial Networks)

• Objectif : Maîtriser le fonctionnement et l’implémentation des GANs.
• Contenu :
  Architecture des GANs : générateur et discriminateur.
  Problèmes et optimisation des GANs (instabilité, mode collapse).
  Atelier pratique : implémenter un GAN pour la génération d'images.

Jour 4 : Modèles auto-régressifs et autoencodeurs variés

• Objectif : Comprendre et appliquer ces modèles pour la génération de contenu.
• Contenu :
  Autoencodeurs : structure et applications (compression, génération).
  Modèles auto-régressifs (GPT, LSTM) : génération de texte séquentiel.
  Atelier pratique : générer du texte créatif avec GPT.

Jour 5 : Approfondissement des Transformers et du Deep Learning

• Objectif : Explorer les bases des Transformers et leur rôle en IA générative.
• Contenu :
  Principe des Transformers et mécanisme d’attention.
  Exploration des grands modèles (GPT-3, BERT).
  Atelier : construire un modèle génératif basé sur Transformer.

Jour 6 : IA Générative pour la vision par ordinateur

• Objectif : Appliquer des modèles génératifs à des images.
• Contenu :
  Introduction aux modèles diffusion (Stable Diffusion, DALL-E).
  Génération et manipulation d'images.
  Atelier : générer des images stylisées ou réalistes.

Jour 7 : IA Générative pour l’audio et la vidéo

• Objectif : Explorer des modèles pour la génération multimédia.
• Contenu :
  Modèles pour la génération de musique, audio, et vidéo.
  Introduction à WaveNet et DeepFake.
  Atelier : synthèse vocale avec des outils IA.

Jour 8 : Déploiement et optimisation des solutions IA génératives

• Objectif : Intégrer des solutions génératives dans un environnement réel.
• Contenu :
  Optimisation des modèles pour la production.
  Déploiement sur le cloud (Azure, AWS, GCP).
  Atelier : déployer un modèle génératif via une API REST.

Jour 9 : Éthique et sécurité de l’IA générative

• Objectif : Identifier les risques et adopter des pratiques responsables.
• Contenu :
  Enjeux éthiques : biais, manipulation d'informations, droits d'auteur.
  Sécurité et régulation des modèles génératifs.
  Étude de cas : analyse critique d’un projet d’IA générative.

Jour 10 : Projet de fin de cursus

• Objectif : Appliquer les compétences acquises dans un projet complet.
• Contenu :
  Définition du projet (choix de domaine : texte, image, vidéo).
  Implémentation en groupe ou individuelle.
  Présentation et retour d'expérience sur les solutions développées.

Atouts de la formation

• Programme Complet et Progressif: Une structure bien définie allant des concepts fondamentaux aux applications avancées pour une compréhension approfondie.
• Approche Pratique et Contextuelle: De nombreux ateliers pratiques permettent aux participants de manipuler les outils et modèles d’IA générative dans des contextes concrets.
• Expertise en Outillage de Pointe: Utilisation des frameworks et plateformes les plus récents et pertinents pour l’IA générative (Transformers, GANs, Cloud Platforms).
• Développement d’un Projet Réel: Une journée entière consacrée à un projet de fin de cursus, favorisant l’intégration des acquis dans un scénario pratique et professionnel.
• Dimension Éthique et Sécuritaire: Une réflexion approfondie sur les enjeux éthiques, les biais, et la régulation des technologies pour garantir une utilisation responsable.
• Adapté aux Enjeux du Marché: Formation conçue pour répondre aux besoins actuels des entreprises en matière de solutions IA innovantes et performantes.
• Support et Accompagnement: Encadrement par des experts et mise à disposition de ressources pour garantir une montée en compétences durable.

Méthodes pédagogiques et outils utilisés

• Démonstrations en direct avec des services de data science.
• Ateliers pratiques et études de cas réels dans des secteurs variés (industrie, commerce, santé).
• Retour d'expérience : Partage des meilleures pratiques et des erreurs courantes en entreprise.
• Simulations et outils : Utilisation de simulateurs pour des ateliers interactifs.

Evaluation

• QCM de fin de formation pour tester la compréhension des concepts abordés.
• Études de cas pratiques ou discussions de groupe pour mettre en application les connaissances acquises.
• Évaluation continue pendant les sessions pratiques.
• Mise en Pratique : Projet complet dès la fin des modules pour consolider les acquis.

Références Normatives

• Well-Architected cloud Framework.
• RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données).
• ISO 27001, SOC 2 (Service Organization Control).
• NIST Cybersecurity Framework.