Dans cette leçon, vous allez acquérir une compréhension globale des modèles de GenAI, de leur importance et de leurs avantages pratiques. La leçon couvre les concepts fondamentaux, discute des avantages pour divers rôles et de la façon dont ces modèles améliorent la prise de décision et l'efficacité. Elle donne un aperçu des réseaux antagonistes génératifs (GAN), des autoencodeurs variationnels (VAE) et des transformateurs, en détaillant leurs caractéristiques, leurs similitudes et leurs différences. Des exemples pratiques, tels que les visages générés par l'IA, la conduite assistée par l'IA et le traitement avancé du langage naturel, illustreront les applications du monde réel, permettant aux apprenants de prendre des décisions éclairées sur la sélection des modèles dans leurs projets.

Cette leçon vous propose un guide complet sur l'évaluation et la sélection des modèles de GenAI. Elle commence par une vidéo sur les principales mesures de performance, les exigences en matière de données et les ressources de calcul nécessaires aux modèles GenAI. Le matériel de lecture offre un guide approfondi sur ces critères d'évaluation. La vidéo suivante aborde les critères de sélection des modèles en fonction des objectifs du projet et compare différents modèles. Les apprenants participeront à une session pratique pour s'entraîner à sélectionner le modèle le plus adapté à des besoins spécifiques.

Cette dernière leçon vous permet d'acquérir les connaissances et les compétences essentielles pour sélectionner et intégrer des modèles IA génératifs dans des systèmes existants. En commençant par une comparaison entre la création de modèles personnalisés et l'achat de solutions préconstruites, vous explorerez les facteurs de décision clés. L'accent sera ensuite mis sur les lignes directrices d'une intégration efficace pour garantir une performance transparente et une adaptabilité future. La leçon se termine par des ressources supplémentaires pour un apprentissage continu de l'intégration de l'IA générative, préparant les apprenants à stimuler l'innovation et l'excellence opérationnelle dans divers contextes.