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Plan du cours

Programme du cours Proposition de formation

Jour 1 - Introduction à l'IA et à Python pour les flux de données

• Aperçu du paysage de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique

• Rôle de l'IA dans l'ingénierie des données moderne

• Rénovation des fondamentaux de Python pour les applications d'IA

• Manipulation des données avec pandas et NumPy

• Introduction aux API et à la gestion des données JSON

• Exercice pratique : chargement et transformation d'ensembles de données

Jour 2 - Fondamentaux de l'apprentissage automatique pour les praticiens

• Concepts d'apprentissage supervisé et non supervisé

• Techniques d'ingénierie des fonctionnalités et de préparation des données

• Bases de l'entraînement des modèles avec scikit-learn

• Évaluation des modèles et mesures de performance

• Introduction aux concepts de déploiement des modèles

• Atelier pratique : création d'un modèle prédictif simple

Jour 3 - Introduction aux LLM et à l'ingénierie des prompts

• Compréhension des grands modèles de langage et de leur fonctionnement

• Tokenisation, fenêtres de contexte et limites

• Principes et techniques de conception des prompts

• Prompts « zero-shot » et « few-shot »

• Stratégies d'évaluation et d'itération des prompts

• Exercices pratiques d'ingénierie des prompts

Jour 4 - Construction d'applications IA avec des LLM

• Utilisation des API LLM en Python

• Concepts de sorties structurées et d'appels de fonctions

• Création d'applications basées sur le chat et les tâches

• Introduction à la génération augmentée par récupération (RAG)

• Connexion des LLM à des sources de données externes

• Mini-projet : création d'un assistant IA simple

Jour 5 - Industrialisation des solutions IA

• Conception de flux de travail IA évolutifs

• Intégration de l'IA dans les pipelines de données

• Surveillance et amélioration de la performance des modèles

• Optimisation des coûts et stratégies d'utilisation des API

• Considérations en matière de sécurité et d'IA responsable

• Projet final : construction d'une solution IA complète

 35 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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