NLP et API de OpenAI (ChatGPT, Fine-Tuning Dall-e 2) : Approfondissement

Avoir des connaissances de base en Python et en deep learning, connaissances de base en NLP et en Python.

Maîtriser les RNN dans le contexte du NLP. Maîtriser les principes de fonctionnement de l'API d'OpenAI.

Générer des images avec DALL-E 2

Introduction au Computer Vision (Vision par ordinateur)
Comprendre les réseaux de neurones à convolution.
Découvrir les modèles open-sources disponibles (Resnet, YOLO).

DALL-E 2 : présentation, principe de fonctionnement

Générer des images à partir de descriptions en langage naturel
Explorer les fonctionnalités de DALL-E 2 : extension d'images, modification d'images existantes, création de variations d'une image
Faire des requêtes à l'API DALL-E 2.

Atelier : Discuter des bonnes pratiques et des mesures de sécurité pour l'utilisation de DALL-E 2.

GPT4, Fine-Tuning et Whisper

Utilisation du modèle GPT-4 de l’API d’Open AI
Appréhender GPT-4 : Introduction, nouveautés
Explorer les nouvelles fonctionnalités
Organiser un atelier avec des exemples d'utilisation de GPT-4.

Entrainement fin (Fine Tuning)
Parcourir des exemples d'utilisation de GPT-4.
Acquérir des compétences en fine-tuning.

Utiliser la reconnaissance vocale avec Whisper
Découvrir Whisper et son principe de fonctionnement
Convertir un audio en texte
Convertir un texte en audio
Traduire et transcrire un audio dans différentes langues
Installer et exécuter Whisper en local

Active Learning

contrôle continu ou certification si prévue dans le financement