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Plan du cours

Introduction aux LLM open source

  • Aperçu de DeepSeek, Mistral, LLaMA et d'autres modèles open source
  • Fonctionnement des LLM : Transformeurs, attention auto et entraînement
  • Comparaison des LLM open source par rapport aux modèles propriétaires

Affinement et personnalisation des LLM

  • Préparation des données pour l'affinement
  • Entraînement et optimisation des LLM avec Hugging Face
  • Évaluation des performances du modèle et atténuation des biais

Conception d'agents IA avec des LLM

  • Introduction à LangChain pour le développement d'agents IA
  • Conception de workflows basés sur des agents avec des LLM
  • Mémoire, génération augmentée par la récupération (RAG) et exécution d'actions

Déploiement d'agents IA basés sur des LLM

  • Conteneurisation des agents IA avec Docker
  • Intégration des LLM dans des applications d'entreprise
  • Mise à l'échelle des agents IA avec des services cloud et des API

Sécurité et conformité dans l'IA d'entreprise

  • Considérations éthiques et conformité réglementaire
  • Atténuation des risques liés à l'automatisation basée sur l'IA
  • Surveillance et audit du comportement des agents IA

Études de cas et applications réelles

  • Assistants virtuels alimentés par des LLM
  • Automatisation documentaire par IA
  • Agents IA personnalisés pour l'analytique d'entreprise

Optimisation et maintenance des agents IA basés sur des LLM

  • Amélioration continue et mise à jour des modèles
  • Déploiement de boucles de surveillance et de rétroaction
  • Stratégies d'optimisation des coûts et d'ajustement des performances

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Bonne compréhension de l'IA et de l'apprentissage automatique
  • Expérience en programmation Python
  • Familiarité avec les grands modèles linguistiques (LLM) et le traitement automatique du langage naturel (NLP)

Audience cible

  • Ingénieurs en IA
  • Développeurs de logiciels d'entreprise
  • Dirigeants d'entreprise
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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