Introduction à l'IA générative (GANs)
Acquérir une compréhension technique des Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs), de leur fonctionnement (générateur/discriminateur) et de leurs applications, notamment en génération d'images réalistes.
Cette formation est disponible dans tous ces campus.
Campus Côte d'Azur
Campus Dubai
Campus Paris
Durée
14 jours
Heures de cours
55 heures
Format
Présentiel
Langue
Français
Course ID
IA-028
Public Concerné
Étudiants avancés/chercheurs en IA/DL, data scientists/ML engineers souhaitant maîtriser les GANs, développeurs/artistes intéressés par la génération d'images par IA.
Pré-requis
Solides connaissances en Deep Learning (CNNs) et programmation Python avec bibliothèques DL (TensorFlow/Keras ou PyTorch). Bonnes bases en mathématiques.
Méthodes Mobilisées
Théorie des GANs (fonction de perte, entraînement adversarial), architectures GAN clés (DCGAN, StyleGAN...), défis de l'entraînement des GANs (instabilité, mode collapse), évaluation des GANs, applications (génération images, super-résolution, style transfer...). Pratique avec TF/Keras ou PyTorch.
Moyens Pédagogiques
Supports de cours (niveau avancé), environnement Python avec bibliothèques DL et GPUs (recommandé), articles de recherche clés sur les GANs, datasets d'images, exercices pratiques d'implémentation et d'entraînement de GANs simples (ex: sur MNIST/CIFAR).
Modalités d'Évaluation
Implémentation et entraînement d'un GAN simple (ex: DCGAN) pour générer des images. Analyse des résultats et des difficultés d'entraînement. Compréhension des différentes architectures et applications des GANs.
Amel R.
Représentante de la formation
Que vous soyez un particulier ou une organisation/un groupe à la recherche d'un programme, contactez-nous et nous vous aiderons à trouver la meilleure solution pour vous.