Bases de l’IA générative

Définition et fonctionnalité de l’IA générative : Introduction aux principes fondamentaux de l’IA générative, y compris ses capacités à créer des contenus autonomes comme du texte, des images et plus encore.
Concepts importants : Présentation des technologies sous-jacentes, comme les réseaux de neurones, l’apprentissage profond et les modèles populaires tels que GPT et DALL-E.
Exemples et cas d’utilisation dans l’industrie : Exploration des applications concrètes de l’IA générative dans divers secteurs industriels.
Réduire les peurs et les préjugés : Démystification des idées fausses et clarification des malentendus sur l’IA générative pour atténuer les craintes.

Conformité, aspects juridiques et éthiques

Conformité : L’importance de gérer l’IA en respectant des normes et des pratiques éthiques, y compris les bases de la réglementation.
Protection et sécurité des données : Explication du traitement des données, des exigences légales et des principes de conformité liés à l’IA.
Lignes directrices : Présentation des directives régulatrices et légales spécifiques à l’IA.
Informations sur la loi de l’UE sur l’IA : Comprendre la législation européenne applicable au développement et à l’exploitation des modèles d’IA.
Évaluation critique et interprétation des actualités : Apprendre à analyser et interpréter les débats publics, les nouvelles et les rapports sur l’IA.

L’IA générative en pratique

Présentation d’outils et de plateformes : Découverte des plateformes populaires telles qu’OpenAI, MS-Copilot, Hugging Face, et plus encore.
Démonstrations live : Sessions en direct pour générer des textes, des images et des designs avec des outils d’IA.
Potentiel de l’IA dans les affaires quotidiennes : Identifier comment l’IA peut augmenter l’efficacité, améliorer la qualité du travail et favoriser l’innovation.

Exercices pratiques et cas d’utilisation

Session pratique 1 : Recherche et génération de textes avec ChatGPT

• Exercice GPT : Création de textes (résumés, instructions de travail, traductions) avec l’IA générative.
• Discussion et feedback : Évaluation des résultats, identification des points d’amélioration.

Session pratique 2 : Génération d’images avec DALL-E

• Exercice : Création d’images, graphiques et designs (par exemple, pour la conception de produits).
• Discussion et commentaires : Analyse des créations et partage des retours.

Séance pratique 3 : Utilisation de KNIME AI pour créer des flux de travail simples et analyser des données

• Exercice : Créer des flux de travail en IA pour effectuer des analyses de données et générer des résultats pratiques.

Diplôme

Résumé du contenu d’apprentissage : Révision des principaux concepts abordés durant le séminaire.
Perspectives : Exploration des prochaines étapes pour appliquer les connaissances acquises.
Séance de synthèse et de questions-réponses : Discussion ouverte pour répondre aux questions et clarifier les points complexes.