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Introduction à l'IA

Découvrez ce qu'est réellement l'IA

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Python pour l'IA

NumPy, pandas et scikit-learn

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Machine learning

Comprendre comment les machines apprennent des données

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Deep learning

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Grands modèles de langage

Comment fonctionnent réellement GPT et les autres

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📖 Documentation Découverte

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Introduction à l'IA

Ce qu'est l'intelligence artificielle, et ce qu'elle n'est pas

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Python pour l'IA

NumPy, pandas et l'écosystème scientifique

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Mathématiques pour l'IA

Vecteurs, gradients, probabilités et métriques

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Machine Learning

Apprentissage supervisé, non supervisé et évaluation

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Deep Learning

Neurones, profondeur, convolutions et transformeurs

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Traitement du langage naturel

Tokenisation, plongements et tâches du NLP

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Vision par ordinateur

Ce que voit une machine, et ce qu'elle rate

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IA générative

Diffusion, génération de texte et bonnes pratiques

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Grands modèles de langage

Fonctionnement, RAG, agents et production

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MLOps

Déploiement, reproductibilité et surveillance

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L'IA dans le cloud

Ce que vous louez, ce que cela coûte, ce qui vous lie

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Éthique et IA responsable

Biais, équité, explicabilité et responsabilité

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💎 Documentation Premium

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PyTorch

Du tenseur à la mise en production

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TensorFlow & Keras

Construire et entraîner des modèles

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Transformeurs et attention

L'architecture qui porte l'IA moderne

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Grands modèles de langage

Entraîner, évaluer et déployer un LLM

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Systèmes RAG

Récupération, bases vectorielles et ancrage

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Affinage de modèles

LoRA, QLoRA et affinage complet

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MLOps — Complet

CI/CD, registres, service et surveillance

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AWS SageMaker

Entraîner et déployer à grande échelle

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Agents IA

Des modèles qui planifient et utilisent des outils

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FastAPI pour le ML

Exposer un modèle derrière une API de production

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⌨️PREMIUM

Claude Code et commandes slash

Le développement agentique de A à Z : commandes, skills, hooks, MCP

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🔎PREMIUM

Elasticsearch, Kibana et Neo4j

Recherche et graphes en pratique : Query DSL, Kibana, OpenSearch, Cypher, recommandation

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