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.
65 cours disponibles pour apprendre l'IA
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Découvrez comment l'IA est déjà partout dans votre vie : recommandations Netflix, traduction automatique, GPS, filtres photo, assistants vocaux et bien plus.
Découvrez ce qu'est un agent IA, comment il diffère d'un simple chatbot, et les concepts fondamentaux : boucle de raisonnement, outils, mémoire et planification.
Apprenez à créer un agent IA fonctionnel en Python : tool calling avec l'API OpenAI/Anthropic, framework Agno, gestion de la mémoire et déploiement.
Maîtrisez les systèmes multi-agents : patterns de collaboration, orchestration avec Agno Team (coordinate, route, broadcast, tasks), mémoire persistante et déploiement avec AgentOS.
Vidéo d'introduction au Deep Learning posant les bases du fonctionnement.
Construisez un réseau de neurones couche par couche ! Glissez-déposez les composants, configurez les paramètres et lancez l'entraînement pour valider votre architecture.
Classez des phrases par similarité sémantique ! Découvrez comment les embeddings capturent le sens des mots grâce à une visualisation 2D interactive.
Recommandez le bon modèle IA pour chaque client ! Analysez les contraintes (budget, volume, latence, confidentialité) et choisissez le modèle optimal.
Assemblez un pipeline RAG complet ! Remettez les étapes dans le bon ordre et choisissez les bons composants pour chaque étape.
Comparez deux prompts et votez pour le meilleur ! Apprenez les techniques de prompt engineering de manière concrète et comparative.
Prédisez comment un tokenizer découpe les phrases en tokens ! Cliquez entre les caractères pour placer vos séparations et découvrez les règles de tokenization.