
Introduction
aux Interfaces
IA
Génératives

Conception et
Intégration
des Interfaces
IA

Avancées
et
Optimisations

•Introduction aux IA Génératives : Vue d’ensemble des concepts clés, différences entre IA discriminative etgénérative.
•Étude de cas : Présentation de différents cas d’utilisation d’IA générative dans les interfaces utilisateur (exemples :chatbots, générateurs d’images, etc.).
•Outils et technologies : Introduction aux frameworks et bibliothèques utilisés pour l’IA générative (TensorFlow.js, Hugging Face, OpenAI API).

• Installation et Configuration : Mise en place d’un environnement de développement avec les outils nécessaires.
• Introduction à l’API OpenAI : Comment interagir avec les modèles GPT via API pour créer des fonctionnalités génératives.
•Premiers Projets Pratiques : Créer une simple application web qui génère du texte à partir d’un prompt utilisateur.

•Principes de Conception UI/UX pour l’IA : Comment concevoir des interfaces utilisateurs adaptées aux fonctionnalités d’IA générative.
•Ateliers de Design : Création de wireframes pour des applications front-end utilisant l’IA générative.
•Interaction et Responsabilité : Comment gérer les résultats de l’IA pour garantir une interaction utilisateur sécurisée et éthique.

•Intégration de Modèles IA dans le Front-End : Utilisation de frameworks JavaScript (comme React.js) pour intégrer des modèles IA.
•Gestion des Entrées Utilisateur : Validation, filtrage et traitement des données avant de les envoyer aux modèles IA.
•Projet Pratique : Construire une interface utilisateur qui intègre une IA générative pour des suggestions automatiques de contenu (texte, images…).

•Optimisation des Performances : Techniques pour optimiser les temps de réponse et l’efficacité des interfaces IA (mise en cache, prétraitement).
•Surveillance et Maintenance : Surveillance des performances en temps réel et gestion des mises à jour des modèles.
•Évaluation de la Qualité des Résultats : Comment évaluer la pertinence et la qualité des réponses générées par l’IA.

•Gestion des Scénarios Complexes : Gérer les limitations des modèles et adapter les interfaces pour des cas d’utilisation complexes.
•Projet Final : Développer une application front-end complète qui utilise une IA générative pour résoudre un problème spécifique. Présentation des projets et retour d’expérience.
•Personnalisation et Fine-tuning des Modèles : Introduction au fine-tuning des modèles pour des besoins spécifiques.
Mise à jour le 23/08/2024




























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