Comprendre le RAG : Donner une Mémoire à l'IA
Découvrez le Retrieval Augmented Generation : pourquoi les LLMs hallucinent, comment le RAG résout ce problème et les concepts clés (embeddings, vector search, chunking).
Du Machine Learning aux agents autonomes. Des cours structures et concrets pour construire vos competences en IA.
Fondamentaux de l'intelligence artificielle, histoire et concepts clés
Algorithmes d'apprentissage supervisé, non-supervisé et par renforcement
Réseaux de neurones, CNN, RNN, Transformers et architectures avancées
Large Language Models : GPT, Claude, Llama, fine-tuning et prompting
Retrieval Augmented Generation : embeddings, vector stores et pipelines
Agents autonomes, orchestration, tool use et architectures agentiques
Comparaisons de modèles, benchmarks et guides de choix
Projets concrets, tutoriels et implémentations réelles
Découvrez le Retrieval Augmented Generation : pourquoi les LLMs hallucinent, comment le RAG résout ce problème et les concepts clés (embeddings, vector search, chunking).
Du neurone biologique au perceptron, comprenez intuitivement comment un réseau de neurones apprend et construisez votre premier modèle avec Keras.
Découvrez les fondamentaux du Machine Learning : régression linéaire, classification KNN, clustering K-Means et les bonnes pratiques pour évaluer vos modèles.
Apprenez à nettoyer, explorer et transformer vos données avant de les donner à un modèle : Pandas, visualisation et bonnes pratiques.
Apprenez à formuler des prompts efficaces avec la méthode CRF, le Few-Shot Prompting et la Chaîne de Pensée pour obtenir des résultats professionnels.
Retracez l'histoire de l'IA depuis Turing jusqu'aux Transformers, comprenez les types d'IA et découvrez les concepts fondateurs qui façonnent le domaine.
Découvrez MCP (Model Context Protocol) créé par Anthropic : architecture client-serveur, transports stdio et HTTP, utilisation avec Agno, et création de votre propre serveur MCP.
Découvrez comment les LLMs décomposent le texte en tokens, pourquoi le français coûte plus cher que l'anglais, et comment maîtriser vos coûts d'API avec tiktoken.
Apprenez à donner une mémoire persistante à vos agents Agno : short-term dans le contexte, long-term avec SQLite et PostgreSQL, et partage de mémoire entre plusieurs agents.
Maîtrisez les réseaux récurrents : pourquoi les RNN oublient, comment les LSTM résolvent le vanishing gradient avec leurs 3 portes, et quand les utiliser face aux Transformers.
Comprenez les limites de mémoire des LLMs, le phénomène lost-in-the-middle, et maîtrisez les stratégies pour gérer efficacement de longs contextes en production.
Comment savoir si votre RAG fonctionne vraiment ? Découvrez Ragas, le framework d'évaluation standard, et apprenez à mesurer faithfulness, relevancy et recall.