Objectifs d'apprentissage
- Différencier les paradigmes de modélisation générative et discriminative.
- Analyser l'évolution des architectures génératives, des VAE et des GAN aux modèles de diffusion.
- Évaluer le rôle de l'espace latent et de l'apprentissage des variétés dans la synthèse des données.
- Comprendre les fondements mathématiques de l'estimation de densité probabiliste dans les espaces à haute dimension.