Parcours d'apprentissage IA
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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.
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