Évolution de l'intelligence artificielle génératrice d'IA

Diapositive 1 : Cette diapositive présente l'IA générative : l'évolution de l'intelligence artificielle. Énoncez le nom de votre entreprise et commencez.
Diapositive 2 : Il s'agit d'une diapositive d'ordre du jour. Énoncez vos ordres du jour ici.
Diapositive 3 : Cette diapositive montre la table des matières de la présentation.
Diapositive 4 : Cette diapositive montre le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 5 : Cette diapositive fournit des informations sur la technologie de l'IA générative qui permet au modèle d'IA de générer du contenu en termes d'images, de vidéos, etc.
Diapositive 6 : Cette diapositive présente des informations sur la transformation historique de la technologie de l'IA générative au fil des années.
Diapositive 7 : Cette diapositive affiche des informations sur la transformation historique de la technologie de l'IA générative au fil des années.
Diapositive 8 : Cette diapositive fournit des informations sur l'IA générative qui aide à développer une gamme de variantes de données en termes d'images, de vidéos, d'audio, de texte et de modèles 3D.
Diapositive 9 : Cette diapositive présente des informations sur les cas d'utilisation potentiels de la technologie de l'IA générative qui comprennent la génération de contenu écrit, etc.
Diapositive 10 : Cette diapositive fournit des informations sur l'évaluation comparative de l'IA générative et des technologies d'intelligence artificielle.
Diapositive 11 : Cette diapositive montre le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 12 : Cette diapositive fournit des informations sur la vue d'ensemble de l'architecture de l'IA générative avec cinq couches associées.
Diapositive 13 : Cette diapositive affiche des informations sur la couche de prétraitement des données associée à l'architecture de l'IA générative.
Diapositive 14 : Cette diapositive fournit des informations sur la couche de modèle génératif associée à l'architecture de l'IA générative.
Diapositive 15 : Cette diapositive présente des informations sur la couche de rétroaction et d'amélioration associée à l'architecture de l'IA générative.
Diapositive 16 : Cette diapositive fournit des informations sur les couches de déploiement et d'intégration associées à l'architecture de l'IA générative.
Diapositive 17 : Cette diapositive affiche des informations sur la couche de surveillance et de maintenance associée à l'architecture de l'IA générative.
Diapositive 18 : Cette diapositive fournit des informations sur la couche de la pile technologique de l'IA générative en termes d'applications, d'ajustement fin, de modèles de base, de données et d'infrastructure.
Diapositive 19 : Cette diapositive montre le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 20 : Cette diapositive fournit des informations sur la procédure de formation de divers types de modèles d'IA générative tels que la formation de modèles basés sur des transformateurs, la formation de modèles GAN, etc.
Diapositive 21 : Cette diapositive affiche des informations sur les différentes façons d'analyser les modèles d'IA générative sur divers paramètres tels que la haute qualité des échantillons générés, etc.
Diapositive 22 : Cette diapositive fournit des informations sur les métriques requises pour l'évaluation des performances du modèle d'IA générative en termes de diversité, de couverture, etc.
Diapositive 23 : Cette diapositive montre le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 24 : Cette diapositive fournit des informations sur les méthodologies importantes de l'approche d'apprentissage automatique telles que l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, etc.
Diapositive 25 : Cette diapositive affiche des informations sur la technologie de l'apprentissage profond qui aide les systèmes à apprendre à partir de grands ensembles de données par une méthode supervisée ou semi-supervisée.
Diapositive 26 : Cette diapositive fournit des informations sur le fonctionnement des modèles d'apprentissage profond avec diverses couches de réseaux de neurones.
Diapositive 27 : Cette diapositive présente des informations sur la mise en œuvre d'un grand modèle de langage avec un modèle d'IA générative.
Diapositive 28 : Cette diapositive fournit des informations sur l'importance de l'ingénierie des invites pour obtenir les résultats souhaités grâce aux systèmes d'IA générative.
Diapositive 29 : Cette diapositive montre le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 30 : Cette diapositive fournit des informations sur le modèle génératif activé par l'IA. Cette technique est utile pour l'augmentation de données, l'apprentissage non supervisé, etc.
Diapositive 31 : Cette diapositive fournit des informations sur le modèle discriminatif basé sur l'IA. Un tel modèle convient pour faire des prédictions, des tâches de classification, etc.
Diapositive 32 : Cette diapositive affiche des informations sur le modèle de diffusion qui aide à analyser et à prédire le comportement du système en fonction du temps.
Diapositive 33 : Cette diapositive fournit des informations sur les différents types de modèles de diffusion tels que les modèles de diffusion probabilistes de dénombrement, etc.
Diapositive 34 : Cette diapositive affiche des informations sur les différents cas d'utilisation des modèles de diffusion intégrés dans l'IA. Il aide à fournir une génération vidéo de qualité optimale.
Diapositive 35 : Cette diapositive montre le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 36 : Cette diapositive fournit des informations sur les réseaux antagonistes génératifs (GANs) qui sont un type de modèles génératifs pour créer de nouveaux échantillons de données.
Diapositive 37 : Cette diapositive affiche des informations sur l'architecture des réseaux antagonistes génératifs (GANs) qui comprend un générateur, un discriminateur.
Diapositive 38 : Cette diapositive fournit des informations sur les différents types de modèles GAN tels que le GAN vanille, le GAN conditionnel, le GAN convolutionnel profond, etc.
Diapositive 39 : Cette diapositive présente des informations sur les différents cas d'utilisation des GANs en termes de synthèse ou de génération d'images, de traduction d'image à image, etc.
Diapositive 40 : Cette diapositive montre le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 41 : Cette diapositive fournit des informations sur les réseaux neuronaux récurrents qui sont développés pour évaluer les données séquentielles.
Diapositive 42 : Cette diapositive affiche des informations sur les différents types de réseaux neuronaux récurrents tels que les RNN un à un ou les réseaux neuronaux vanille, etc.
Diapositive 43 : Cette diapositive fournit des informations sur les versions avancées des réseaux neuronaux récurrents tels que les réseaux neuronaux bidirectionnels et les réseaux de mémoire à court et long terme (LSTM).
Diapositive 44 : Cette diapositive présente des informations sur la comparaison des réseaux neuronaux récurrents et profonds sur divers paramètres tels que le type, l'entrée, la sortie, les applications, etc.
Diapositive 45 : Cette diapositive affiche des informations sur la comparaison des réseaux neuronaux récurrents, convolutionnels et artificiels sur divers paramètres.
Diapositive 46 : Cette diapositive montre le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 47 : Cette diapositive fournit des informations sur les autoencodeurs qui sont un réseau de neurones utilisant l'apprentissage non supervisé.
Diapositive 48 : Cette diapositive affiche des informations sur les composants essentiels de l'architecture de l'autoencodeur en termes de codeur, d'espace latent, etc.
Diapositive 49 : Cette diapositive fournit des informations sur les autoencodeurs en tant qu'outil polyvalent pour le prétraitement des données et ayant diverses applications telles que la compression d'images ou d'audio, etc.
Diapositive 50 : Cette diapositive affiche des informations sur les avantages et les inconvénients des autoencodeurs qui les rendent pertinents pour des tâches spécialisées ainsi que les défis potentiels.
Diapositive 51 : Cette diapositive montre le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 52 : Cette diapositive fournit des informations sur les autoencodeurs variationnels qui sont un type de modèle génératif qui développe le concept des autoencodeurs conventionnels.
Diapositive 53 : Cette diapositive affiche des informations sur le processus de formation des autoencodeurs variationnels qui sont capables de générer de nouveaux échantillons en apprenant à partir de l'ensemble de données d'entraînement.
Diapositive 54 : Cette diapositive montre le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 55 : Cette diapositive fournit des informations sur les perspectives du marché de l'IA générative en termes de taille du marché ainsi que de taux de croissance, etc.
Diapositive 56 : Cette diapositive affiche des informations sur divers outils d'IA générative qui utilisent des techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour effectuer certaines tâches.
Diapositive 57 : Cette diapositive fournit des informations sur divers outils d'IA générative qui utilisent des techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour effectuer certaines tâches.
Diapositive 58 : Cette diapositive présente des informations sur la plateforme ChatGPT en termes de ses fonctionnalités telles que la capacité d'interagir dans un modèle de dialogue conversationnel.
Diapositive 59 : Cette diapositive fournit des informations sur les éléments clés de l'architecture de ChatGPT qui est basée sur un réseau neuronal, y compris la couche d'entrée, etc.
Diapositive 60 : Cette diapositive affiche des informations sur les diverses applications de la plateforme ChatGPT pour les utilisateurs en termes d'assistance aux consommateurs, de développement de contenu, etc.
Diapositive 61 : Cette diapositive fournit des informations sur la plateforme potentielle de génération de vidéos Synthesia AI qui permet aux utilisateurs de créer des vidéos professionnelles.
Diapositive 62 : Cette diapositive affiche des informations sur les différentes étapes par lesquelles les vidéos peuvent être créées via la plateforme Synthesia AI.
Diapositive 63 : Cette diapositive fournit des informations sur le modèle GPT-4, qui est la version mise à niveau de GPT-3 et une version multimodale avancée capable de traiter le texte, les images et les vidéos.
Diapositive 64 : Cette diapositive présente des informations sur la supériorité de GPT-4 par rapport aux modèles précédents tels que l'expertise linguistique ou dialectale, etc.
Diapositive 65 : Cette diapositive montre le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 66 : Cette diapositive fournit des informations sur l'éthique de l'IA générative qui est essentielle pour gérer les implications éthiques et les défis potentiels posés par un modèle d'IA sophistiqué.
Diapositive 67 : Cette diapositive affiche des informations sur les préoccupations éthiques importantes associées à la gouvernance de l'IA générative en termes de capacités inconnues, etc.
Diapositive 68 : Cette diapositive fournit des informations sur les mesures pertinentes pour traiter les implications éthiques de l'IA générative en termes de diversification des données d'entraînement, etc.
Diapositive 69 : Cette diapositive affiche des informations sur les meilleures pratiques à suivre lors de la mise en œuvre d'une architecture d'IA générative d'entreprise.
Diapositive 70 : Cette diapositive fournit des informations sur les différentes façons d'améliorer l'explicabilité dans les systèmes d'IA générative par la simplification des modèles, etc.
Diapositive 71 : Cette diapositive montre le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 72 : Cette diapositive fournit des informations sur l'avenir de l'IA générative qui capture un grand potentiel pour plusieurs industries et applications.
Diapositive 73 : Cette diapositive affiche des informations sur les faits potentiels associés à l'utilisation de l'IA générative dans le futur.
Diapositive 74 : Cette diapositive fournit des informations sur les principaux domaines d'intérêt des initiatives d'IA générative en termes d'expérience client, de croissance des revenus, etc.
Diapositive 75 : Cette diapositive montre le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 76 : Cette diapositive fournit des informations sur le potentiel économique des systèmes d'IA générative pour stimuler la productivité avec un impact substantiel sur divers secteurs.
Diapositive 77 : Cette diapositive fournit des informations sur la transformation des opérations client avec l'avancement des systèmes d'IA générative.
Diapositive 78 : Cette diapositive affiche des informations sur la transformation du marketing et des ventes avec l'avancement des systèmes d'IA générative ainsi que la stratégie, etc.
Diapositive 79 : Cette diapositive fournit des informations sur la transformation du génie logiciel avec l'avancement des systèmes d'IA générative ainsi que la conception et la planification, etc.
Diapositive 80 : Cette diapositive présente des informations sur la transformation de la recherche et du développement (R&D) avec l'avancement des systèmes d'IA générative.
Diapositive 81 : Cette diapositive montre toutes les icônes incluses dans la présentation.
Diapositive 82 : Il s'agit d'une diapositive de remerciement avec l'adresse, les numéros de contact et l'adresse e-mail.