Dans ce module, vous découvrirez comment l'IA générative peut aider à identifier et à résoudre des problèmes complexes liés à la qualité des données. Vous aborderez des problèmes tels que les formats incohérents, les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes, les erreurs cachées et les structures de données complexes. Vous verrez également comment des techniques telles que la détection d'anomalies, l'imputation de données et la conversion de formats permettent d'obtenir des ensembles de données plus propres et plus fiables.

Dans ce module, vous étudierez l'impact de la préparation des ensembles de données sur la qualité et la fiabilité des workflows d'IA générative. Vous découvrirez les concepts liés au prétraitement, tels que le nettoyage, la transformation, la normalisation, l'ingénierie des caractéristiques et le traitement des données. Vous comparerez également les ensembles de données synthétiques, réels et hybrides, et vous déterminerez dans quels cas chacun de ces types est le plus adapté.

Dans ce module, vous découvrirez les éléments clés d'un ensemble de données bien structuré. Vous verrez comment l'IA générative peut contribuer à améliorer la pertinence, l'accessibilité, la structure et la qualité des ensembles de données. Vous examinerez également comment comparer des ensembles de données optimisés aux ensembles de données d'origine afin d'évaluer les changements apportés.

Dans ce module, vous étudierez les enjeux éthiques liés au traitement des données et à la génération de données synthétiques. Vous aborderez des questions telles que les biais, l'équité, la confidentialité, la transparence et les risques d'utilisation abusive des données. Vous réfléchirez également à la manière dont des pratiques responsables et des principes éthiques peuvent favoriser une meilleure prise de décision lors de l'utilisation de l'IA générative et des données.