Formation GANs Image Generation
| € HT / personne |
| 3 jours (21 heures) |
Présentation
Notre formation vous présente les GANs (Generative Adversarial Networks), une avancée majeure du Deep Learning. Conçus pour générer des images réalistes en opposant un générateur et un discriminateur, ils transforment la recherche et l’industrie en ouvrant de nouvelles possibilités en création visuelle, données synthétiques et applications métiers.
Notre formation GANs Image Generation vous permettra de maîtriser la conception, l’entraînement et le déploiement de modèles GANs modernes tels que DCGAN, WGAN, StyleGAN ou CycleGAN.
Vous apprendrez à préparer vos jeux de données, entraîner vos modèles de façon stable, utiliser TensorFlow et PyTorch, et évaluer la qualité avec des mesures comme le FID et l’Inception Score.
À l’issue de la formation, vous serez en mesure de développer un pipeline complet de génération d’images, de mettre en production vos modèles, d’intégrer des GANs dans vos projets Data et de comprendre les enjeux liés à l’éthique et à la gouvernance des modèles génératifs.
Comme toutes nos formations, celle-ci s’appuie sur les dernières versions stables de PyTorch et TensorFlow.
Objectifs
- Comprendre l’architecture et les variantes des GANs
- Entraîner et optimiser avec TensorFlow et PyTorch
- Évaluer avec FID, IS et métriques avancées
- Déployer et industrialiser un générateur d’images
- Appliquer des pratiques d’IA responsable
Public visé
- Data scientists
- Ingénieurs IA
- Développeurs web
- Étudiants et chercheurs en Machine Learning
Pré-requis
- Connaissances solides en Python
Programme de notre formation GANs Image Generation
[Jour 1 – Matin]
Introduction aux GANs et aux réseaux génératifs
- Historique des réseaux génératifs et premiers usages
- Principe d’adversarial training : générateur vs discriminateur
- Applications : images, audio, données synthétiques
- Comparaison avec VAE et Diffusion Models
- Limites et défis (instabilités, évaluation)
- Atelier pratique : Premier mini-GAN (TensorFlow/PyTorch).
[Jour 1 – Après-midi]
Fondamentaux mathématiques et techniques
- Rappels : réseaux profonds, convolution, backpropagation
- Fonction de coût adversariale, objectifs G/D
- Optimisation (SGD, Adam) et stabilité
- Équilibre générateur / discriminateur
- Surapprentissage et vanishing gradients
- Atelier pratique : Entraîner un GAN sur MNIST.
Variantes et architectures avancées
- DCGAN : convolution et génération d’images
- WGAN / WGAN-GP : distance de Wasserstein et stabilité
- Conditional GANs : génération guidée par labels
- StyleGAN : images photoréalistes HR
- CycleGAN : image-to-image translation
- Atelier pratique : Implémenter un DCGAN.
[Jour 2 – Matin]
Préparation et traitement des données images
- Prétraitements : redimensionnement, normalisation
- Datasets : CIFAR-10, CelebA, ImageNet
- Data augmentation adaptée aux GANs
- Biais de jeu de données et diversité
- Pipelines d’entrées (map, cache, prefetch)
- Atelier pratique : Construire un pipeline images prêt GAN.
[Jour 2 – Après-midi]
Entraînement et optimisation
- Stratégies anti-instabilité et anti-mode collapse
- Régularisations (gradient penalty, label smoothing)
- Suivi d’entraînement : TensorBoard & logs
- Évaluation : FID, IS, métriques perceptuelles
- Trucs & astuces (LR, batch, init, spect. norm)
- Atelier pratique : Entraînement monitoré (courbes + images).
Génération d’images réalistes
- Générer des visages avec StyleGAN
- Super-résolution, inpainting, restauration
- Génération conditionnelle (classe, texte, croquis)
- Cas créatifs : art, illustration, design
- Packaging d’un générateur pour démo
- Atelier pratique : Portraits réalistes avec StyleGAN-like.
[Jour 3 – Matin]
Cas d’usage métiers et applications
- Données synthétiques pour l’entraînement ML
- Imagerie santé (précautions & contraintes)
- Jeux vidéo, VFX, marketing et design
- Conformité, traçabilité des jeux de données
- Limites : deepfakes, risques réputationnels
- Atelier pratique : POC métier de génération d’images.
[Jour 3 – Après-midi]
Éthique, biais et gouvernance
- Identifier les biais de données et leurs impacts
- Détection/atténuation des deepfakes
- Droit d’auteur, consentement et licences
- Bonnes pratiques d’IA responsable
- Documentation du modèle et des usages
- Atelier pratique : Analyse critique d’un cas réel.
Déploiement et industrialisation
- Sauvegarde et serving (ONNX, TF Serving, TorchScript)
- Intégration dans une app Python/Web
- Optimisation GPU/TPU et coûts
- Monitoring & mises à jour continues
- Chemin vers la production (sécurité & quotas)
- Atelier pratique : Mise en prod d’un mini-générateur.
Pour aller plus loin
Formation TensorFlow
Formation Deep Learning et Réseaux de neurones
Formation Pytorch
Langues et Lieux disponibles
Langues
- Français
- Anglais / English
Lieux
-
France entière
- Paris
- Lille
- Reims
- Lyon
- Toulouse
- Bordeaux
- Montpellier
- Nice
- Sophia Antipolis
- Marseille
- Aix-en-Provence
- Nantes
- Rennes
- Strasbourg
- Grenoble
- Dijon
- Tours
- Saint-Étienne
- Toulon
- Angers
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Belgique
- Bruxelles
- Liège
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Suisse
- Genève
- Zurich
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Luxembourg
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