LLMDébutant
Faire Tourner un LLM en Local avec Ollama
Installez et utilisez des LLMs directement sur votre machine avec Ollama : confidentialité totale, coût zéro, et intégration Python en quelques lignes.
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65 cours disponibles pour apprendre l'IA
LLMIntermédiaire
Tokenisation : Comment l'IA Lit le Texte
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.
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ComparatifsAvancé
Cloud IA en 2026 : Azure OpenAI vs AWS Bedrock vs Google Vertex AI
Comparez les 3 grandes plateformes cloud IA : modèles disponibles, conformité RGPD, prix, TCO et comment garder votre code portable avec Agno.
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ComparatifsIntermédiaire
Comparatif des Modèles d'Embedding en 2026 : Choisir pour son RAG
Tableau comparatif des 7 principaux modèles d'embedding (OpenAI, Cohere, BGE-M3, E5, Nomic, MiniLM), benchmarks MTEB, spécificités du français et intégration dans Agno.
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Agents IAIntermédiaire
Mémoire des Agents IA : Short-Term et Long-Term avec Agno
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.
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Machine LearningIntermédiaire
Séries Temporelles et Prévision avec Python
Apprenez à modéliser et prévoir des séries temporelles avec ARIMA, Prophet et XGBoost. Maîtrisez la validation temporelle correcte et les métriques adaptées.
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RAGIntermédiaire
Stratégies de Chunking et Indexation pour le RAG
La qualité d'un RAG repose à 80% sur le chunking. Découvrez comment découper vos documents pour maximiser la pertinence des réponses de votre agent IA.
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Machine LearningIntermédiaire
Machine Learning vidéo explicative
Vidéo d'introduction au Machine Learning posant les bases du fonctionnement.
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GANs et Génération d'Images par IA
Comprenez les réseaux adversariaux génératifs (GANs) et l'évolution vers Stable Diffusion : architecture, entraînement, applications et limites éthiques.
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ComparatifsAvancé
Choisir son Stack IA : Frameworks, Outils et Infrastructure
Guide complet pour choisir vos outils IA : frameworks ML (PyTorch vs TensorFlow vs JAX), orchestration (Agno vs LlamaIndex), vector databases, et infrastructure de déploiement.
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ComparatifsIntermédiaire
GPT-4 vs Claude vs Gemini vs Llama : le Match des LLMs
Comparaison détaillée des 4 familles de LLMs dominantes : performances, coûts, cas d'usage, forces et faiblesses de chaque modèle.
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Cas PratiquesAvancé
TP : Fine-tuner un LLM sur vos Données
Apprenez à fine-tuner un LLM (Llama, Mistral) avec LoRA/QLoRA sur vos données métier : préparation du dataset, entraînement, évaluation et déploiement avec Ollama.
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