Un parcours avancé reliant la pratique de l’apprentissage profond aux mécanismes des modèles de langage, à l’évaluation, à la recherche augmentée, à l’utilisation d’outils et aux workflows agentiques opérationnels.
Reliez l’entraînement des réseaux neuronaux et la pratique du transfer learning aux mécanismes internes des modèles de langage, à l’évaluation des modèles, au prompting, aux boucles d’agents, aux connexions d’outils MCP et aux workflows orientés vers la recherche augmentée. Le contenu alterne des leçons techniques longues et des démonstrations plus courtes ; utilisez les travaux demandés pour distinguer les concepts durables des commandes sensibles aux versions et pour tester chaque frontière du système.
Relier l’entraînement, la validation, le transfer learning, les tokens et le comportement des modèles de langage à l’échelle des systèmes. Concevoir un petit plan d’évaluation pour des prompts, des sorties de modèles et des réponses étayées par la recherche. Spécifier une boucle d’agent avec objectifs, outils, mémoire, critères de réussite et vérification. Évaluer les connexions d’outils et l’automatisation des workflows selon la provenance, les permissions et la reprise après incident.
Connaissances pratiques de Python, vocabulaire élémentaire de l’apprentissage automatique, aisance avec la documentation technique et familiarité avec le contrôle de version. Ce cours ne remplace pas un cours complet d’apprentissage profond.
Aux apprenants expérimentés souhaitant approfondir et appliquer des compétences avancées en IA
Aux personnes qui apprennent mieux avec des exemples, des leçons guidées et de la pratique
Aux professionnels, créateurs et développeurs indépendants recherchant une méthode reproductible
La leçon 1 est gratuite
7 leçons · Avancé · Cours complet.
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