{"product_id":"140053","title":"IA générative pratique ","description":"\u003ccenter\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/tmgdisk01.cafe24.com\/images\/vs\/4172\/sv\/3jYGWrzyfGISfQsImP5jPN0LEjRrIQ.png?v=1765077960\" style=\"max-width:100%;max-height:10px\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:center;font-size:30px;font-weight:bolder;line-height:1.6em\"\u003e IA générative pratique \u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"border-bottom:1px;border-bottom-style:dotted;border-color:;padding-bottom:20px\"\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable align=\"center\" width=\"100%\"\u003e\u003ctbody style=\"border:0px\"\u003e\n\n\u003ctr\u003e\u003ctd align=\"center\" style=\"line-height:1.2em;text-align:center;font-size:18px;color:black;font-weight:bold;padding-bottom:20px;\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/goods\/148025270\/XL\" style=\"max-width:100%;height:auto\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%;{split_style6}padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003e Description \u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;word-break:break-all;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eIntroduction au livre\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e \u003cb\u003eIntelligence artificielle générative : de la théorie à la pratique\u003cbr\u003e Maîtrisez la mise en œuvre pratique de GenAI dans un seul livre avec les développeurs principaux de Hugging Face.\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e L'auteur qui a développé le Hugging Face Core met personnellement en œuvre les technologies les plus récentes pour combler le fossé entre la théorie et la pratique et répondre à la soif de technologie.\u003cbr\u003e Au-delà de l'ingénierie de la propulsion, cet ouvrage explore la structure interne des transformateurs et des modèles de diffusion, vous permettant de comprendre les principes fondamentaux de l'IA générative et d'apprendre en mettant vous-même en œuvre des technologies de pointe. \u003cbr\u003eIl aborde les principales structures et méthodes de fonctionnement de l'IA générative, en se concentrant sur les transformateurs et les modèles de diffusion, et fournit une explication approfondie du fonctionnement des modèles multimodaux qui génèrent des images, du texte et de l'audio, ainsi que de la manière de les utiliser.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Il organise les concepts fondamentaux tels que les auto-encodeurs, CLIP et U-Net, et est structuré de manière à ce que vous puissiez apprendre à la fois les concepts et leur mise en œuvre grâce à divers exercices axés sur des projets, allant de la génération de texte, la génération d'images conditionnelles et la génération audio.\u003cbr\u003e En particulier, vous pouvez vous entraîner directement sans réglages compliqués en utilisant l'environnement basé sur Hugging Face et Google Colab, et vous pouvez également mettre en œuvre progressivement les dernières technologies telles que Stable Diffusion, Dreambooth et LoRA. \u003cbr\u003eCet ouvrage présente également les techniques d'apprentissage par transfert nécessaires aux applications pratiques, depuis la classification, la génération et l'ajustement fin de textes par directives jusqu'à la mise en œuvre de la génération par augmentation (RAG), avec des exemples de code. Outre des exemples d'applications créatives comme la restauration d'images, l'édition d'images et les réseaux de contrôle, il examine les tendances de développement des dernières technologies d'IA générative telles que la multimodalité, la vision 3D et la génération vidéo.\u003cbr\u003e Pour les développeurs souhaitant appliquer l'IA générative en pratique, ce livre constituera un guide complet et systématique, couvrant tous les aspects, des principes techniques à la mise en œuvre et à l'application.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\n\u003c\/div\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003e Vous pouvez consulter un aperçu du contenu du livre.\u003cbr\u003e \u003cspan\u003eAperçu\u003c\/span\u003e\n\n\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e \",\"\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eindice\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003cb\u003e[Partie 1 : Utilisation du modèle ouvert]\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 1 : Introduction aux médias génératifs\u003cbr\u003e _1.1 Création d'images\u003cbr\u003e _1.2 Génération de texte\u003cbr\u003e 1.3 Création d'un clip audio\u003cbr\u003e _1.4 Impacts éthiques et sociaux\u003cbr\u003e _1.5 Passé et présent des modèles de génération\u003cbr\u003e 1.6 Comment développer un modèle d'IA générative\u003cbr\u003e _1.7 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 2 Transformers\u003cbr\u003e _2.1 Cas d'utilisation du modèle de langage \u003cbr\u003e2.2 Bloc transformateur\u003cbr\u003e _2.3 Lignée du modèle Transformer\u003cbr\u003e _2.4 Le pouvoir du préapprentissage\u003cbr\u003e _2.5 Résumé des Transformers\u003cbr\u003e 2.6 Projet de génération de texte utilisant des modèles de langage\u003cbr\u003e _2.7 Résumé\u003cbr\u003e _Problèmes pratiques\u003cbr\u003e _Défi\u003cbr\u003e _Références\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 3 Compression et représentation de l'information\u003cbr\u003e _3.1 Autoencodeur\u003cbr\u003e _3.2 Auto-encodeur variationnel\u003cbr\u003e _3.3 CLIP\u003cbr\u003e 3.4 Alternatives à CLIP\u003cbr\u003e _3.5 Projet de recherche d'images sémantique\u003cbr\u003e _3.6 Résumé\u003cbr\u003e _Problèmes pratiques\u003cbr\u003e _Défi\u003cbr\u003e _Références\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 4 Modèle de diffusion\u003cbr\u003e _4.1 Principe fondamental : Amélioration itérative\u003cbr\u003e 4.2 Apprentissage par modèle de diffusion\u003cbr\u003e 4.3 Analyse approfondie des programmes de bruit\u003cbr\u003e _4.4 Analyse approfondie du réseau U-Net et des solutions alternatives\u003cbr\u003e 4.5 Analyse approfondie des objectifs de diffusion\u003cbr\u003e 4.6 Projet d'apprentissage du modèle de diffusion inconditionnelle\u003cbr\u003e 4.7 Résumé\u003cbr\u003e _Problèmes pratiques\u003cbr\u003e _Défi\u003cbr\u003e _Références\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 5 Diffusion stable et génération conditionnelle\u003cbr\u003e 5.1 Ajout de conditions au modèle de diffusion conditionnelle\u003cbr\u003e 5.2 Diffusion potentielle pour accroître l'efficacité\u003cbr\u003e 5.3 Analyse approfondie des composants de diffusion stable\u003cbr\u003e 5.4 Boucle d'échantillonnage annotée\u003cbr\u003e 5.5 Données ouvertes, modèle ouvert \u003cbr\u003e5.6 Création d'une démonstration interactive d'apprentissage automatique avec le projet Gradio\u003cbr\u003e _5.7 Résumé\u003cbr\u003e _Problèmes pratiques\u003cbr\u003e _Défi\u003cbr\u003e _Références\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eApprentissage par transfert pour les modèles génératifs - Partie 2\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 6 : Réglage fin des modèles de langage\u003cbr\u003e 6.1 Classification des textes\u003cbr\u003e _6.2 Génération de texte\u003cbr\u003e _6.3 Instructions\u003cbr\u003e _6.4 Introduction à l'adaptateur\u003cbr\u003e _6.5 Introduction à la quantification\u003cbr\u003e _6.6 Mise en œuvre intégrée\u003cbr\u003e 6.7 Compréhension approfondie des méthodes d'évaluation\u003cbr\u003e _6.8 Projet de génération d'augmentation de la recherche\u003cbr\u003e _6.9 Résumé\u003cbr\u003e _Problèmes pratiques\u003cbr\u003e _Défi\u003cbr\u003e _Références\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 7 : Réglage fin de la diffusion stable\u003cbr\u003e _7.1 Réglage fin du modèle complet de diffusion stable\u003cbr\u003e _7.2 Cabine de rêve\u003cbr\u003e _7.3 Apprentissage LoRA\u003cbr\u003e 7.4 Ajout de nouvelles fonctionnalités à la diffusion stable\u003cbr\u003e Projet d'apprentissage LoRa Dreambooth SDXL 7.5\u003cbr\u003e _7.6 Résumé\u003cbr\u003e _Problèmes pratiques\u003cbr\u003e _Défi\u003cbr\u003e _Références\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003e[Partie 3 : Passer à autre chose]\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 8 : Utilisation créative des modèles de conversion texte-image\u003cbr\u003e 8.1 Conversion d'image à image\u003cbr\u003e _8.2 Inpainting\u003cbr\u003e _8.3 Modification des poids et des images des invites\u003cbr\u003e 8.4 Modification d'images réelles par inversion\u003cbr\u003e _8.5 ControlNet \u003cbr\u003e8.6 Invitation et transformation d'images\u003cbr\u003e _8.7 Projet de création de dessins créatifs\u003cbr\u003e _8.8 Résumé\u003cbr\u003e _Problèmes pratiques\u003cbr\u003e _Références\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 9 : Génération audio\u003cbr\u003e _9.1 Données audio\u003cbr\u003e _9.2 Conversion de la parole en texte à l'aide d'une architecture basée sur un transformateur\u003cbr\u003e _9.3 Synthèse vocale, audio généré\u003cbr\u003e _9.4 Évaluation du système de génération audio\u003cbr\u003e 9.5 Orientation future du développement\u003cbr\u003e _9.6 Projet de système de dialogue de bout en bout\u003cbr\u003e _9.7 Résumé\u003cbr\u003e _Problèmes pratiques\u003cbr\u003e _Défi\u003cbr\u003e _Références\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 10 : Progrès et tendances récentes en IA générative\u003cbr\u003e _10.1 Optimisation des préférences\u003cbr\u003e _10.2 Contexte long\u003cbr\u003e _10.3 Mélange expert\u003cbr\u003e 10.4 Optimisation et quantification\u003cbr\u003e _10.5 données\u003cbr\u003e _10.6 Un modèle unique qui résout tout\u003cbr\u003e 10.7 Vision par ordinateur\u003cbr\u003e Vision par ordinateur 3D _10.8\u003cbr\u003e _10.9 Création vidéo\u003cbr\u003e _10.10 Multimodalité\u003cbr\u003e Communauté _10.11\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e ANNEXE A.\u003cbr\u003e outils open source\u003cbr\u003e ANNEXE B. Exigences de mémoire pour le LLM\u003cbr\u003e ANNEXE C.\u003cbr\u003e Génération d'augmentation de recherche de bout en bout\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e \",\"\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eImage détaillée\u003c\/b\u003e \u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/momo\/TopCate5407\/MidCate003\/540622650.jpg\" border=\"0\" alt=\"Image détaillée 1\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/div\u003e \",\"\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eAvis de l'éditeur\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e  \u003cdiv\u003e\n\u003cb\u003eUn guide pratique de pointe sur l'IA générative, comprenant des exercices pratiques permettant de concevoir l'intérieur et l'extérieur des modèles.\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e « L'IA générative pratique » est un guide pratique conçu pour vous aider à comprendre les principes fondamentaux de l'IA générative, à les mettre en œuvre vous-même et à les appliquer en pratique.\u003cbr\u003e Nous expliquerons les technologies clés telles que les transformateurs, les auto-encodeurs et les modèles de diffusion, et nous apprendrons l'ensemble du processus de génération de données multimodales diverses telles que du texte, des images et de l'audio, ainsi que le code proprement dit.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e La première partie du livre explique les concepts et la structure de base de l'IA générative et présente des méthodes de génération de texte et d'images à l'aide de modèles pré-entraînés.\u003cbr\u003e La seconde partie aborde les techniques de réglage fin basées sur les transformateurs et les modèles de diffusion, l'implémentation RAG et des exemples pratiques utilisant des technologies de pointe telles que LoRA et Dreambooth, vous aidant ainsi à acquérir une compréhension plus approfondie des principes de l'IA générative. \u003cbr\u003eLa seconde partie présente diverses stratégies d'application pratique de l'IA générative, avec des cas d'utilisation créatifs tels que la génération audio, la génération d'images conditionnelles et les applications de conversion de texte en image.\u003cbr\u003e Nous abordons également les dernières évolutions et tendances dans le domaine de l'IA générative, vous aidant ainsi à devenir un développeur responsable utilisant cette technologie.\u003cbr\u003e Ce livre vous permettra d'acquérir une solide compréhension de l'IA générative, de ses principes fondamentaux à ses applications pratiques, et de renforcer vos compétences en développement pour suivre le rythme des dernières tendances technologiques.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e À qui s'adresse ce livre ?\u003cbr\u003e ● Les développeurs qui souhaitent comprendre en profondeur les principes de fonctionnement des modèles d'IA générative\u003cbr\u003e ● Ceux qui souhaitent aller au-delà des simples appels d'API et affiner directement un modèle adapté à un domaine spécifique\u003cbr\u003e Chercheurs et ingénieurs souhaitant construire leurs propres modèles génératifs à l'aide de l'écosystème Hugging Face.\u003cbr\u003e ● Les titulaires d'un LLM qui ont lu les articles les plus récents sur les modèles de diffusion mais qui ont des difficultés à les implémenter dans du code réel\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e \"]\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%;padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\n \u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003eSPÉCIFICATIONS DES PRODUITS \u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eDate d'émission :\u003c\/strong\u003e 30 juin 2025\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e \u003cstrong\u003eNombre de pages, poids, dimensions :\u003c\/strong\u003e 472 pages | 1 086 g | 183 × 235 × 24 mm\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eISBN13 :\u003c\/strong\u003e 9791169213981\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eISBN10 :\u003c\/strong\u003e 1169213987 \u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003e\n\n\u003c\/center\u003e\n\n\n\u003c\/center\u003e","brand":"LIBRAIRIE COREENNE","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":43893396602922,"sku":"140053","price":51.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0683\/2750\/5962\/files\/11dc37565565ee08bd18af68bab31dcc.jpg?v=1765400092","url":"https:\/\/librairie.coreenne.fr\/products\/140053","provider":"LIBRAIRIE COREENNE","version":"1.0","type":"link"}