Enseignement du langage de programmation (JAVA, Python, C, JavaScript)

Embarquez pour un voyage complet à travers l'intelligence artificielle et la science des données avec notre cours « IA et science des données : les étapes pour gérer un projet ». Ce cours est méticuleusement conçu pour les personnes qui aspirent à devenir compétentes dans la gestion et l'exécution de projets d'IA et de science des données, de leur création jusqu'à leur déploiement. #### Objectifs du cours: - **Connaissances fondamentales :** Comprendre les principes fondamentaux de l'IA et de la science des données, y compris les concepts, méthodologies et outils clés. - **Gestion du cycle de vie du projet :** Découvrez l'approche systématique de la gestion des projets d'IA et de science des données à travers chaque phase du cycle de vie du projet. - **Expérience pratique :** Acquérez une expérience pratique grâce à des projets du monde réel et des études de cas. - **Techniques avancées :** Explorez les techniques et algorithmes avancés en IA et en science des données. - **IA éthique et responsable :** Comprendre les implications éthiques et les meilleures pratiques pour le développement et le déploiement responsables de l'IA. #### Plan de cours: 1. **Introduction à l'IA et à la science des données :** - Aperçu de l'IA et de la science des données - Concepts et terminologies clés - Applications et cas d'utilisation de l'industrie 2. **Cadrage et planification du projet :** - Définir l'énoncé du problème - Identifier les objectifs et les indicateurs de réussite - Planification du projet et gestion des délais 3. **Collecte et prétraitement des données :** - Méthodes et sources de collecte de données - Nettoyage, transformation et intégration des données - Analyse et visualisation exploratoire des données 4. **Développement de modèles :** - Sélection d'algorithmes et de modèles appropriés - Formation, validation et test des modèles - Réglage et optimisation des hyperparamètres 5. **Évaluation et validation du modèle :** - Métriques d'évaluation et analyse des performances - Techniques de validation croisée - Interprétabilité et explicabilité du modèle 6. **Déploiement et surveillance :** - Modéliser les stratégies et outils de déploiement - Suivi et maintien des performances du modèle - Intégration continue et déploiement continu (CI/CD) 7. **Documentation et présentation du projet :** - Création d'une documentation complète du projet - Présentation des résultats et des idées aux parties prenantes - Communication efficace des résultats techniques 8. **Éthique et meilleures pratiques :** - Considérations éthiques en IA et science des données - Garantir l'équité, la responsabilité et la transparence - Bonnes pratiques pour une IA durable et responsable #### Résultats du cours : A la fin de ce cours, vous serez capable de : - Gérer et exécuter des projets d'IA et de science des données du début à la fin - Collecter, prétraiter et analyser efficacement les données - Développer, évaluer et déployer des modèles d'IA robustes - Communiquer clairement les idées et les résultats aux parties prenantes - Appliquer des pratiques éthiques et responsables dans le développement de l'IA Rejoignez-nous pour maîtriser le processus de bout en bout de gestion des projets d'IA et de science des données et devenir un praticien compétent capable de fournir des solutions percutantes.

Bienvenue dans « Machine Learning with Python and PyTorch : Practical Hands-on Training », un cours adapté aux débutants conçu pour vous présenter le monde passionnant de l'apprentissage automatique à l'aide de deux des outils les plus populaires du secteur : Python et PyTorch. Ce cours se concentre sur un apprentissage pratique et pratique, vous garantissant d'acquérir les compétences nécessaires pour commencer à créer vos propres modèles d'apprentissage automatique. #### Objectifs du cours: - **Introduction à l'apprentissage automatique :** Comprendre les concepts et principes de base de l'apprentissage automatique. - **Programmation Python pour l'apprentissage automatique :** Apprenez les bases de la programmation Python adaptées aux applications d'apprentissage automatique. - **Principes de base de PyTorch :** Familiarisez-vous avec PyTorch, un framework d'apprentissage en profondeur puissant et flexible. - **Expérience pratique :** Acquérez une expérience pratique en travaillant sur des projets et des exercices du monde réel. - **Création et évaluation de modèles :** Apprenez à créer, former et évaluer divers modèles d'apprentissage automatique. #### Plan de cours: 1. **Introduction à l'apprentissage automatique :** - Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ? - Types d'apprentissage automatique : apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement - Applications de l'apprentissage automatique dans différentes industries 2. **L'essentiel de la programmation Python :** - Introduction à la programmation Python - Structures de données et bibliothèques (NumPy, Pandas) - Manipulation et visualisation de données de base (Matplotlib, Seaborn) 3. **Démarrer avec PyTorch :** - Introduction à PyTorch et son écosystème - Mise en place de votre environnement et installation - Comprendre les tenseurs et les opérations tensorielles de base 4. **Créer votre premier modèle d'apprentissage automatique :** - Prétraitement et préparation des données - Diviser les données en ensembles de formation et de test - Construire un modèle de régression linéaire simple avec PyTorch 5. **Modèles de formation et d'évaluation :** - Comprendre le processus de formation - Fonctions de perte et algorithmes d'optimisation - Évaluation des performances du modèle à l'aide de métriques 6. **Modèles et techniques avancés :** - Introduction aux réseaux de neurones - Construire et former un réseau de neurones avec PyTorch - Exploration des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la classification d'images 7. **Projets et applications pratiques :** - Projets pratiques pour renforcer l'apprentissage - Applications concrètes et études de cas - Conseils et bonnes pratiques pour réussir vos projets de machine learning 8. **Prochaines étapes de votre parcours d'apprentissage automatique :** - Explorer d'autres ressources d'apprentissage - Rejoindre des communautés et des forums d'apprentissage automatique - Préparation aux sujets et cours avancés #### Qui devrait s'inscrire : - Débutants sans expérience préalable en apprentissage automatique - Les personnes intéressées à apprendre la programmation Python - Aspirants data scientists et passionnés d'apprentissage automatique #### Conditions préalables: - Connaissances informatiques de base et familiarité avec les mathématiques de niveau secondaire - Aucune expérience préalable en programmation ou en apprentissage automatique n'est requise #### Résultats du cours : A la fin de ce cours, vous serez capable de : - Comprendre les concepts fondamentaux du machine learning - Écrire et exécuter du code Python pour les tâches d'apprentissage automatique - Utilisez PyTorch pour créer, former et évaluer des modèles d'apprentissage automatique - Appliquez vos connaissances à des problèmes et des projets du monde réel - Passez aux prochaines étapes pour faire progresser vos compétences en apprentissage automatique Rejoignez-nous dans « Machine Learning avec Python et PyTorch : formation pratique » pour vous lancer dans votre voyage dans le monde fascinant de l'apprentissage automatique. Acquérez les compétences et la confiance nécessaires pour créer et déployer vos propres modèles et commencez dès aujourd’hui à avoir un impact grâce au machine learning.

Dans le paysage technologique actuel en évolution rapide, les grands modèles linguistiques (LLM) sont apparus comme une innovation révolutionnaire, transformant la façon dont nous interagissons avec les machines et traitons de grandes quantités d'informations textuelles. Ce cours complet est conçu pour doter les participants des compétences et des connaissances nécessaires pour exploiter la puissance des LLM pour créer des chatbots avancés et des systèmes de questions-réponses (AQ) basés sur des documents. #### Objectifs du cours: - **Comprendre les LLM :** Obtenez une compréhension approfondie des grands modèles de langage, de leur architecture et de leurs capacités. - **Langchain Framework :** Apprenez à utiliser Langchain, un framework puissant pour créer des applications basées sur LLM. - **Création de chatbots :** Développez des chatbots sophistiqués capables de comprendre et de générer un langage naturel. - **Systèmes d'assurance qualité basés sur les documents :** Créez des systèmes d'assurance qualité robustes capables de récupérer et de traiter avec précision les informations des documents. - **Projets pratiques :** Appliquez votre apprentissage à travers des projets pratiques et pratiques et des scénarios du monde réel. #### Plan de cours: 1. **Introduction aux grands modèles de langage :** - Aperçu des LLM et de leur importance dans l'IA - Concepts et composants clés des LLM - Tendances et avancées actuelles de la technologie LLM 2. **Démarrer avec Langchain :** - Introduction au framework Langchain - Mise en place de l'environnement de développement - Comprendre les principales caractéristiques et fonctionnalités de Langchain 3. **Créer votre premier chatbot :** - Conception d'interfaces conversationnelles - Implémentation de la compréhension du langage naturel (NLU) et de la génération du langage naturel (NLG) - Intégrer des LLM dans votre chatbot 4. **Développement avancé de chatbot :** - Amélioration des capacités du chatbot avec la gestion du contexte - Gérer des conversations à plusieurs tours - Déploiement et maintenance des chatbots dans les environnements de production 5. **Systèmes de réponse aux questions basés sur des documents :** - Comprendre le traitement et la récupération de documents - Construire des systèmes d'assurance qualité à l'aide de LLM - Techniques pour améliorer la précision et la pertinence des systèmes d'assurance qualité 6. **Applications pratiques et études de cas :** - Applications réelles des chatbots et des systèmes d'assurance qualité - Études de cas mettant en évidence des mises en œuvre réussies - Meilleures pratiques et leçons apprises 7. **Projets pratiques :** - Développement d'un chatbot personnalisé pour un cas d'usage spécifique - Construire un système d'assurance qualité basé sur des documents pour un domaine choisi - Intégration des deux systèmes dans une application cohérente 8. **Orientations futures et sujets avancés :** - Explorer les fonctionnalités avancées des LLM et Langchain - Tendances émergentes et développements futurs dans les LLM - Préparation à la poursuite d'études et à la spécialisation #### Qui devrait s'inscrire : - Aspirants développeurs d'IA et data scientists - Professionnels cherchant à perfectionner leurs compétences en LLM et développement de chatbot - Les passionnés intéressés à tirer parti des LLM pour des applications innovantes #### Conditions préalables: - Compréhension de base des concepts de programmation - Une connaissance de Python est recommandée mais pas obligatoire #### Résultats du cours : A la fin de ce cours, vous serez capable de : - Comprendre et utiliser efficacement les grands modèles de langage - Développer des chatbots avancés en utilisant Langchain et LLM - Construire des systèmes d'assurance qualité robustes basés sur des documents - Appliquez vos connaissances à des projets et des scénarios du monde réel - Restez au courant des dernières avancées de la technologie LLM Rejoignez-nous dans « Maîtriser les grands modèles linguistiques avec Langchain : créer des chatbots et des systèmes d'assurance qualité basés sur des documents » pour libérer le potentiel des LLM et créer des solutions d'IA innovantes qui transforment la façon dont nous interagissons avec et traitons les informations textuelles.

### Description du cours : Ingénierie rapide avec Python et LLM Exploitez la puissance des grands modèles de langage (LLM) grâce à notre cours pour débutants « Ingénierie des invites avec Python et les LLM ». Ce cours est conçu pour vous initier aux fondamentaux de l'ingénierie des invites, vous dotant des compétences nécessaires pour créer des invites efficaces et exploiter les capacités des LLM pour diverses applications. #### Objectifs du cours: - **Introduction à l'ingénierie rapide :** Comprendre les bases de l'ingénierie rapide et son importance dans l'utilisation des LLM. - **Python pour l'ingénierie rapide :** apprenez les compétences essentielles de programmation Python adaptées aux tâches d'ingénierie rapide. - **Exploiter les LLM :** Découvrez comment utiliser les LLM pour générer, manipuler et analyser du texte en fonction de vos invites élaborées. - **Applications pratiques :** appliquez vos connaissances à travers des projets pratiques et des scénarios du monde réel pour créer des solutions pratiques. #### Plan de cours: 1. **Introduction à l'ingénierie rapide :** - Qu'est-ce que l'ingénierie rapide ? - Importance et applications de l'ingénierie rapide - Aperçu des grands modèles de langage (LLM) et de leurs capacités 2. **Principes essentiels de Python pour une ingénierie rapide :** - Concepts de base de la programmation Python - Bibliothèques Python clés pour le traitement de texte - Mise en place de votre environnement de développement 3. **Créer des invites efficaces :** - Comprendre la structure et les composants de l'invite - Techniques pour créer des invites claires et concises - Exemples d'invites efficaces pour diverses tâches 4. **Interaction avec les LLM :** - Introduction aux LLM populaires (par exemple, GPT-3, GPT-4) - Utiliser des API pour interagir avec les LLM - Générer des réponses textuelles en fonction de vos invites 5. **Techniques avancées d'invite :** - Gestion de requêtes complexes et d'instructions en plusieurs étapes - Affiner les invites pour améliorer la précision et la pertinence - Utilisation d'invites pour différentes applications (par exemple, génération de contenu, analyse de données) 6. **Projets pratiques :** - Création d'une application de génération de texte - Création d'un chatbot utilisant des techniques d'ingénierie rapide - Développement d'un outil d'extraction de données à l'aide de LLM 7. **Considérations éthiques et meilleures pratiques :** - Assurer une utilisation éthique des LLM et une ingénierie rapide - Bonnes pratiques pour un développement responsable de l'IA - Éviter les pièges et les défis courants 8. **Orientations futures et apprentissages complémentaires :** - Exploration de sujets avancés en ingénierie rapide - Se tenir au courant des dernières avancées en matière de LLM - Ressources pour l'apprentissage et le développement continus #### Qui devrait s'inscrire : - Débutants sans expérience préalable en ingénierie rapide ou LLM - Les personnes intéressées à apprendre la programmation Python - Les passionnés d'IA en herbe qui souhaitent explorer le potentiel des LLM #### Conditions préalables: - Connaissances informatiques de base et familiarité avec les mathématiques de niveau secondaire - Aucune expérience préalable en programmation ou en IA n'est requise #### Résultats du cours : A la fin de ce cours, vous serez capable de : - Comprendre les fondamentaux de l'ingénierie rapide - Écrire et exécuter du code Python pour des tâches d'ingénierie rapides - Créer des invites efficaces pour interagir avec les LLM - Développer des applications pratiques à l'aide de LLM - Appliquer des considérations éthiques et des meilleures pratiques dans votre travail Rejoignez-nous pour le cours « Ingénierie rapide avec Python et LLM » et découvrez le monde de l'IA et de l'ingénierie rapide. Développez les compétences et la confiance nécessaires pour créer des solutions efficaces et exploiter tout le potentiel des grands modèles de langage.