Cours Premium IA et ML
Formations de haut niveau pour maîtriser les technologies d'IA les plus demandées
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.
Mathématiques pour l'IA
Algèbre lin éaire, calcul différentiel et statistiques, enseignés pour les praticiens.
Apprentissage supervisé
Régression, classification, évaluation de modèles et le flux de travail complet.
Apprentissage non supervisé
Clustering, réduction de dimension et détection d'anomalies en pratique.
Feature engineering
Transformez les données brutes en variables que vos modèles peuvent réellement apprendre.
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.
Réseaux de neurones convolutifs
De l'arithmétique de la convolution aux architectures modernes pour la vision.
RNN et LSTM
Modélisation de séquences : réseaux récurrents, LSTM, GRU et leurs limites.
Transformers et attention
L'architecture derrière tous les LLM modernes, expliquée de bout en bout.
Traitement du langage naturel
Tokenisation, embeddings, classification et pipelines NLP modernes.
Vision par ordinateur avancée
Détection, segmentation et suivi avec des modèles de niveau production.
IA générative
Comment les modèles génèrent images, texte et code : GAN, VAE et diffusion.
Grands modèles de langage
Architectures, entraînement, évaluation et déploiement sûr des LLM.
Prompt engineering
Des techniques de prompt structurées qui battent l'intuition à chaque fois.
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.
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.
Azure Machine Learning
Entraîner, déployer et superviser des modèles avec la plateforme Azure ML.
GCP Vertex AI
Entraînement managé, pipelines et endpoints sur Google Cloud.
Éthique et IA responsable
Biais, équité, gouvernance et les questions concrètes que rencontrent les ingénieurs.
Apprentissage par renforcement
Du Q-learning aux gradients de politique et au RLHF.
LangChain
Composer LLM, outils et mémoire en vraies applications.
Stable Diffusion
Comprendre et maîtriser la génération d'images, de LoRA à ControlNet.
Petits modèles de langage (SLM)
Modèles compacts : distillation, quantification et déploiement en périphérie.
Ollama — LLM en local
Faire tourner de vrais modèles ouverts sur votre matériel, hors ligne et en privé.
Agents IA et AutoGPT
Des agents autonomes qui planifient, utilisent des outils et agissent, avec de vrais garde-fous.
CrewAI — multi-agents
Orchestrer des équipes d'agents spécialisés qui collaborent sur des tâches.
Apache Spark ML
Machine learning distribué sur des jeux de données qui ne tiennent pas en mémoire.
Feature stores
Servir des variables cohérentes en ligne et hors ligne avec Feast et consorts.
Prévision de séries temporelles
De l'ARIMA classique aux approches de deep learning pour la prévision.
Systèmes de recommandation
Filtrage collaboratif, embeddings et classement à grande échelle.
TensorFlow Lite
Embarquer des modèles sur mobile et systèmes embarqués sans perdre en précision.
ONNX Runtime
Un format de modèle, tous les runtimes : exporter, optimiser, accélérer.
Streamlit
Transformer vos notebooks en applications partageables en un après-midi.
Gradio
Construire des démos de vos modèles que n'importe qui peut essayer dans le navigateur.
FastAPI pour le ML
Servir vos modèles sous forme d'API robustes, documentées et prêtes pour la production.
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