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Introduction à l'IA
Ce qu'est réellement l'intelligence artificielle, comment elle a évolué et où elle va.
Python pour l'IA
Les bases de Python qu'utilise chaque jour tout praticien de l'IA.
Mathématiques pour l'IA
Algèbre linéaire, calcul différentiel et statistiques, sans l'angoisse.
Machine learning
Apprentissage supervisé, non supervisé et le flux de travail qui les relie.
Deep learning
Les réseaux de neurones expliqués visuellement, du perceptron à la rétropropagation.
Traitement du langage naturel
Comment les machines lisent, comprennent et génèrent le langage humain.
Vision par ordinateur
De l'arithmétique des pixels à la détection d'objets moderne avec les CNN.
IA générative
Comment les modèles créent des images, du texte et du code — et où ils échouent.
Grands modèles de langage
Comprendre GPT, Claude, Llama et les autres, avec des repères qui restent.
MLOps
Le pont entre les notebooks et de vrais systèmes de ML en production.
IA dans le cloud
Panorama des services d'IA et de ML managés d'AWS, Azure et GCP.
Éthique de l'IA
Biais, équité, sûreté et les questions concrètes que rencontrent les ingénieurs.
Introduction à l'IA — complet
Le parcours complet de l'IA moderne, des fondations aux produits propulsés par des LLM.
Python pour l'IA — complet
NumPy, Pandas, scikit-learn, matplotlib et l'outillage avec lequel on livre vraiment.
Fondamentaux du deep learning
Parcours rigoureux des réseaux de neurones, de l'optimisation et de la régularisation.
TensorFlow et Keras
Construire, entraîner et exporter des modèles de production avec le framework de Google.
PyTorch
Le framework utilisé par la majorité des équipes de recherche et des produits d'IA modernes.
Transformers et attention
L'architecture derrière tous les LLM modernes, expliquée de bout en bout.
Grands modèles de langage
Architectures, entraînement, évaluation et déploiement sûr des LLM.
Prompt engineering
Des techniques structurées qui battent systématiquement le « on demande au modèle ».
Systèmes RAG
Retrieval-Augmented Generation : ancrer votre LLM dans des données réelles et à jour.
Fine-tuning de modèles
LoRA, QLoRA et fine-tuning complet : choisir la bonne approche et bien la mener.
LangChain
Composer LLM, outils et mémoire en vraies applications, pas en démos jouets.
Ollama — LLM en local
Faire tourner de vrais modèles ouverts sur votre matériel, hors ligne et en privé.
Agents IA
Des agents autonomes qui planifient, utilisent des outils et agissent, avec de vrais garde-fous.
Claude Code et commandes slash
Toutes les commandes slash, CLAUDE.md, skills, hooks, sous-agents, MCP, plugins et CI : le développement agentique de A à Z.
Elasticsearch, Kibana et Neo4j
Recherche et graphes en pratique : 200 000 articles indexés, Kibana, OpenSearch, Cypher et recommandation, dans un kit Docker testé.
MLOps — complet
Pipelines, feature stores, registres de modèles, supervision et retour arrière.
AWS SageMaker
Le cycle de vie complet d'un modèle de ML chez le plus grand fournisseur cloud.
Stable Diffusion
Comprendre et maîtriser la génération d'images, de LoRA à ControlNet.
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