65 cours disponibles pour apprendre l'IA
Donnez des "mains" à vos agents IA : apprenez à utiliser les outils intégrés d'Agno (recherche web, fichiers, finance) et à créer vos propres outils custom avec le décorateur @tool.
Apprenez à modéliser et prévoir des séries temporelles avec ARIMA, Prophet et XGBoost. Maîtrisez la validation temporelle correcte et les métriques adaptées.
Comparez les 3 grandes plateformes cloud IA : modèles disponibles, conformité RGPD, prix, TCO et comment garder votre code portable avec Agno.
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.
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.
Le RAG vectoriel pur a ses limites. Hybrid search (BM25 + embedding) et GraphRAG résolvent les cas complexes — apprenez à les implémenter avec Agno et LanceDB.
GPT-4o, Claude 4, Gemini 2.0 face à Llama 3, Mistral, Qwen 2.5 et DeepSeek. Tableau comparatif, critères de choix, licences et arbre de décision pour votre projet.
Vidéo d'introduction au Machine Learning posant les bases du fonctionnement.
Comprenez les réseaux adversariaux génératifs (GANs) et l'évolution vers Stable Diffusion : architecture, entraînement, applications et limites éthiques.
Guide complet pour choisir vos outils IA : frameworks ML (PyTorch vs TensorFlow vs JAX), orchestration (Agno vs LlamaIndex), vector databases, et infrastructure de déploiement.
Comparaison détaillée des 4 familles de LLMs dominantes : performances, coûts, cas d'usage, forces et faiblesses de chaque modèle.
Apprenez à fine-tuner un LLM (Llama, Mistral) avec LoRA/QLoRA sur vos données métier : préparation du dataset, entraînement, évaluation et déploiement avec Ollama.