Formation NLP en Ontario

Ollama est une plateforme pour exécuter localement des modèles de langage et multimodaux, soutenant les pratiques de gouvernance et d'IA responsable.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dirigée par un instructeur s’adresse aux professionnels intermédiaires à avancés qui souhaitent mettre en œuvre l'équité, la transparence et la responsabilité dans les applications alimentées par Ollama.

Au terme de cette formation, les participants seront capables de :

• Appliquer des principes d'IA responsable dans les déploiements d'Ollama.
• Mettre en œuvre des stratégies de filtrage de contenu et d’atténuation des biais.
• Définir des flux de travail de gouvernance pour l’alignement et la traçabilité de l'IA.
• Établir des cadres de surveillance et de reporting pour la conformité.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Ateliers pratiques sur la conception des flux de travail de gouvernance.
• Études de cas et exercices axés sur la conformité.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.

Mistral AI est une puissante famille de modèles d'IA open-source et prêts pour l'entreprise, destinés aux applications linguistiques, multimodales et agences.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent construire, déployer et gérer des agents d'IA en utilisant les modèles Medium 3, Le Chat Enterprise et Devstral de Mistral.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture et les capacités de Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise et Devstral.
• Concevoir et mettre en œuvre des agents d'IA en utilisant les modèles Mistral pour des cas d'utilisation à destination des entreprises et des développeurs.
• Intégrer des systèmes de codage, des connecteurs et des données d'entreprise dans les workflows des agents.
• Optimiser les performances, les coûts et la conformité pour les agents alimentés par Mistral.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Ollama est une plateforme qui permet d'exécuter des modèles de langage et multimodaux localement tout en soutenant des stratégies de déploiement sécurisées.

Cette formation en direct dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels intermédiaires qui souhaitent déployer Ollama avec des mesures fortes de protection des données et de conformité réglementaire.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Déployer Ollama de manière sécurisée dans des environnements conteneurisés et sur site.
• Appliquer des techniques de confidentialité différentielle pour protéger les données sensibles.
• Mettre en œuvre des pratiques de journalisation, de surveillance et d'audit sécurisées.
• Imposer un contrôle d'accès aux données conforme aux exigences de conformité.

Format du cours

• Cours interactif et discussions.
• Laboratoires pratiques avec des modèles de déploiement sécurisés.
• Études de cas axées sur la conformité et exercices pratiques.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.

Mistral AI est une plateforme d'IA ouverte qui permet aux équipes de créer et d'intégrer des assistants conversationnels dans les flux de travail destinés aux entreprises et aux clients.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux gestionnaires de produits, développeurs full-stack et ingénieurs d'intégration de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent concevoir, intégrer et commercialiser des assistants conversationnels en utilisant les connecteurs et les intégrations Mistral.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Intégrer les modèles conversationnels Mistral avec des connecteurs d'entreprise et SaaS.
• Mettre en œuvre la génération augmentée par la récupération (RAG) pour des réponses fondées.
• Concevoir des modèles UX pour des assistants de chat internes et externes.
• Déployer les assistants dans des flux de travail de produits pour des cas d'utilisation réels.

Format du cours

• Cours interactif avec discussion.
• Exercices pratiques d'intégration.
• Développement en laboratoire live d'assistants conversationnels.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Ollama est une plateforme qui permet d'exécuter des modèles de grande taille et multimodaux localement.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un formateur s'adresse aux praticiens intermédiaires souhaitant maîtriser les techniques d'ingénierie des prompts pour optimiser les sorties Ollama.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Développer des prompts efficaces pour une variété de cas d'utilisation.
• Appliquer des techniques telles que le chargement et la structuration en chaîne de pensée.
• Mettre en œuvre des modèles de prompt et des stratégies de gestion du contexte.
• Construire des pipelines de prompts multicouches pour des workflows complexes.

Format de la formation

• Cours interactif et discussion.
• Exercices pratiques avec la conception de prompts.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour les arrangements nécessaires.

LangGraph est un framework pour la construction d'applications LLM à état et multi-acteurs sous forme de graphes composables avec un état persistant et un contrôle précis sur l'exécution.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dirigée par un formateur s'adresse aux professionnels intermédiaires et avancés qui souhaitent concevoir, mettre en œuvre et exploiter des solutions juridiques basées sur LangGraph avec les contrôles de conformité, de traçabilité et de gouvernance nécessaires.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir des workflows spécifiques à la juridique LangGraph qui préservent l'auditabilité et la conformité.
• Intégrer des ontologies et normes de documents juridiques dans l'état et le traitement du graphe.
• Mettre en œuvre des garde-fous, des approbations humaines en boucle fermée et des chemins de décision traçables.
• Déployer, surveiller et maintenir les services LangGraph en production avec visibilité et contrôle des coûts.

Format de la Formation

• Cours interactif et discussion.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.

Options d'adaptation du cours

• Pour demander une formation sur mesure pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.

Mistral AI est une plateforme d'IA ouverte et prête pour l'entreprise qui fournit des fonctionnalités pour le déploiement sécurisé, conforme et responsable de l'IA.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux chefs de conformité intermédiaires, aux architectes de sécurité et aux parties prenantes juridiques/opérations qui souhaitent mettre en œuvre des pratiques d'IA responsable avec Mistral en utilisant les mécanismes de confidentialité, de résidence des données et de contrôle d'entreprise.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en œuvre des techniques de protection de la vie privée dans les déploiements Mistral.
• Appliquer des stratégies de résidence des données pour répondre aux exigences réglementaires.
• Configurer des contrôles d'entreprise de niveau entreprise tels que le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC), l'authentification unique (SSO) et les journaux d'audit.
• Évaluer les options de fournisseurs et de déploiement pour s'aligner sur la conformité.

Format du cours

• Cours interactif avec discussion.
• Études de cas et exercices axés sur la conformité.
• Mise en œuvre pratique des contrôles d'IA d'entreprise.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Ollama est une plateforme pour exécuter des modèles de langage et multimodaux localement et à grande échelle.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) sous la direction d'un formateur s'adresse aux ingénieurs intermédiaires et avancés qui souhaitent faire évoluer les déploiements Ollama pour des environnements multi-utilisateurs, à forte débit et rentables.

Au terme de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer Ollama pour des charges de travail multi-utilisateurs et distribuées.
• Optimiser l'allocation des ressources GPU et CPU.
• Mettre en œuvre des stratégies d'échelonnement automatique, de regroupement et de réduction de la latence.
• Surveiller et optimiser l'infrastructure pour la performance et l'efficacité économique.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Ateliers pratiques de déploiement et d'échelle.
• Exercices d'optimisation pratiques dans des environnements en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Le SDK CANN (Compute Architecture pour Neural Networks) fournit des outils puissants de déploiement et d'optimisation pour les applications AI en temps réel dans la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel, en particulier sur le matériel Huawei Ascend.

Cette formation interactive (en ligne ou sur site) est destinée aux praticiens intermédiaires de l'IA qui souhaitent construire, déployer et optimiser des modèles de vision et de langage à l'aide du SDK CANN pour des cas d'utilisation en production.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Déployer et optimiser des modèles CV et NLP à l’aide de CANN et AscendCL.
• Utiliser les outils CANN pour convertir les modèles et les intégrer dans des pipelines en temps réel.
• Optimiser les performances d'inférence pour des tâches telles que la détection, la classification et l'analyse de sentiment.
• Créer des pipelines CV/NLP en temps réel pour des scénarios de déploiement basés sur le bord ou dans le cloud.

Format de la formation

• Cours interactif et démonstrations pratiques.
• Atelier pratique avec déploiement de modèles et profilage des performances.
• Conception en direct de pipelines à partir d’utilisations réelles CV et NLP.

Options de personnalisation de la formation

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LangGraph est un framework permettant de construire des applications LLM à état et multi-acteurs sous forme de graphes composables avec un état persistant et un contrôle d'exécution.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur s'adresse aux professionnels intermédiaires et avancés souhaitant concevoir, mettre en œuvre et exploiter des solutions financières basées sur LangGraph avec une gouvernance, une observabilité et une conformité appropriées.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir des workflows LangGraph spécifiques aux finances en adéquation avec les exigences réglementaires et d'audit.
• Intégrer les normes et ontologies de données financières dans l'état du graphe et les outils.
• Mettre en œuvre la fiabilité, la sécurité et le contrôle humain-en-boucle pour des processus critiques.
• Déployer, surveiller et optimiser les systèmes LangGraph en termes de performance, de coût et d'engagements SLA.

Format du cours

• Cours interactif et discussions.
• Nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Ollama est une plateforme qui permet d'exécuter et de fine-tuner des modèles de langage et multimodaux localement.

Cette formation en direct encadrée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs ML avancés, chercheurs en IA et développeurs de produits souhaitant construire et déployer des applications multimodales avec Ollama.

Au terme de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer et exécuter des modèles multimodaux avec Ollama.
• Intégrer des entrées textuelles, d'images et audio pour des applications réelles.
• Construire des systèmes de compréhension documentaire et de QA visuelle.
• Développer des agents multimodaux capables de raisonnement transmodal.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Pratique pratique avec des jeux de données multimodales réels.
• Mise en œuvre en laboratoire vivant de pipelines multimodaux utilisant Ollama.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.

Les modèles Mistral sont des technologies d'IA open source qui s'étendent désormais aux flux de travail multimodaux, prenant en charge à la fois les tâches linguistiques et visuelles pour les applications d'entreprise et de recherche.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux chercheurs en ML intermédiaires, aux ingénieurs appliqués et aux équipes produits qui souhaitent construire des applications multimodales avec les modèles Mistral, y compris des pipelines d'OCR et de compréhension de documents.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Mettre en place et configurer les modèles Mistral pour les tâches multimodales.
• Implémenter des workflows d'OCR et les intégrer aux pipelines NLP.
• Concevoir des applications de compréhension de documents pour des cas d'utilisation d'entreprise.
• Développer des fonctionnalités de recherche vision-texte et d'interface utilisateur assistive.

Format du cours

• Cours interactif avec présentation et discussion.
• Exercices pratiques de codage.
• Mise en œuvre de pipelines multimodaux dans un laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Ce cours en direct, dirigé par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux scientifiques des données et développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer des techniques de traitement du langage naturel (NLP) à l'aide de Python dans Google Colab.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts fondamentaux du traitement du langage naturel.
• Prétraiter et nettoyer des données textuelles pour les tâches NLP.
• Effectuer une analyse de sentiment à l'aide des bibliothèques NLTK et SpaCy.
• Travailler avec des données textuelles en utilisant Google Colab pour un développement scalable et collaboratif.

L'Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation est un cours approfondi axé sur le diagnostic, les tests et la mesure du comportement des modèles lors de déploiements locaux ou privés d'Ollama.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un instructeur s'adresse aux ingénieurs AI avancés, professionnels ML Ops et praticiens QA qui souhaitent garantir la fiabilité, la fidélité et la préparation opérationnelle des modèles basés sur Ollama en production.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Réaliser un débogage systématique des modèles hébergés par Ollama et reproduire fiablement les modes d'échec.
• Définir et exécuter des pipelines d'évaluation robustes avec des métriques quantitatives et qualitatives.
• Mettre en œuvre l'observabilité (journaux, traces, métriques) pour surveiller la santé du modèle et les dérives.
• Automatiser les tests, la validation et les vérifications de régression intégrés dans des pipelines CI/CD.

Format du cours

• Cours interactif et discussions.
• Ateliers pratiques et exercices de débogage utilisant des déploiements Ollama.
• Études de cas, sessions collectives de résolution de problèmes et ateliers d'automatisation.

Options de personnalisation du cours

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Cette formation en direct, encadrée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux chercheurs, analystes et travailleurs de la connaissance de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser Claude AI pour traiter de grandes quantités de données, synthétiser des informations et automatiser les tâches de recherche.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Utiliser Claude AI pour les revues de littérature et la synthèse de recherches.
• Résumer des rapports, articles de recherche et documents longs.
• Extraire des insights clés et des tendances à partir de données structurées et non structurées.
• Intégrer Claude AI dans les processus de recherche et de gestion de la connaissance.

Les modèles Devstral et Mistral sont des technologies d'IA open source conçues pour un déploiement flexible, une adaptation fine et une intégration évolutif.

Cette formation en présentiel (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs ML de niveau intermédiaire à avancé, aux équipes de plateforme et aux ingénieurs de recherche qui souhaitent héberger, adapter finement et gérer les modèles Mistral et Devstral dans des environnements de production.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Mettre en place et configurer des environnements d'hébergement pour les modèles Mistral et Devstral.
• Appliquer des techniques d'adaptation fine pour des performances spécifiques à un domaine.
• Implémenter la gestion de versions, le monitoring et la gouvernance du cycle de vie.
• Assurer la sécurité, la conformité et l'utilisation responsable des modèles open source.

Format du cours

• Cours interactif avec présentation et discussion.
• Exercices pratiques d'hébergement et d'adaptation fine.
• Mise en œuvre de pipelines de gouvernance et de monitoring dans un environnement live-lab.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Cette formation en direct avec instructeur en Ontario (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs de données de niveau avancé et aux professionnels de DevOps qui souhaitent exploiter les capacités de LangChain en l'intégrant à divers services en nuage.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Intégrer LangChain avec les principales plateformes cloud telles que AWS, Azure et Google Cloud.
• Utiliser les API et les services basés sur le cloud pour améliorer les applications alimentées par LangChain.
• Mettre à l'échelle et déployer des agents conversationnels dans le nuage pour une interaction en temps réel.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques de surveillance et de sécurité dans les environnements en nuage.

LangGraph permet des workflows multi-acteurs et étatiques alimentés par des LLM avec un contrôle précis sur les chemins d'exécution et la persistance de l'état. Dans le secteur de la santé, ces capacités sont essentielles pour la conformité, l'interopérabilité et la création de systèmes de soutien à la décision qui s'intègrent aux workflows médicaux.

Cette formation en direct animée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels intermédiaires et avancés souhaitant concevoir, mettre en œuvre et gérer des solutions de santé basées sur LangGraph tout en répondant aux défis réglementaires, éthiques et opérationnels.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir des workflows spécifiques à la santé avec LangGraph en tenant compte de la conformité et de la traçabilité.
• Intégrer les applications LangGraph aux ontologies et normes médicales (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Appliquer les meilleures pratiques pour la fiabilité, la traçabilité et l'explicabilité dans des environnements sensibles.
• Déployer, surveiller et valider les applications LangGraph dans des environnements de production en santé.

Format du cours

• Cours interactif et discussions.
• Exercices pratiques avec des études de cas réelles.
• Mise en pratique dans un environnement de laboratoire live.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

LangGraph est un framework pour construire des applications LLM multi-acteurs et à état en utilisant des graphes composables avec un état persistant et un contrôle sur l'exécution.

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs de plateforme AI avancés, DevOps pour AI et architectes ML qui souhaitent optimiser, déboguer, surveiller et opérer des systèmes LangGraph de production.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Définir et optimiser des topologies complexes de LangGraph pour la vitesse, le coût et l'évolutivité.
• Concevoir une fiabilité grâce aux réessais, aux délais d'expiration, à l'idempotence et au redémarrage basé sur les points de contrôle.
• Déboguer et tracer les exécutions des graphes, inspecter l'état et reproduire systématiquement les problèmes de production.
• Instrumentaliser les graphes avec des journaux, des métriques et des traces, déployer en production et surveiller les SLAs et les coûts.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour les arrangements.

Cette formation en direct avec instructeur en Ontario (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent approfondir leur compréhension des agents conversationnels et appliquer LangChain à des cas d'utilisation du monde réel.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes fondamentaux de LangChain et son application dans la construction d'agents conversationnels.
• Développer et déployer des agents conversationnels en utilisant LangChain.
• Intégrer des agents conversationnels avec des API et des services externes.
• Appliquer les techniques Natural Language Processing (NLP) pour améliorer la performance des agents conversationnels.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux créateurs de contenu, rédacteurs et marketeurs débutants à intermédiaires qui souhaitent utiliser Claude AI pour la génération, l'édition et le résumé du contenu afin d'améliorer les blogs, rapports et supports marketing.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Utiliser Claude AI pour la recherche d'idées et l'élaboration des contenus.
• Améliorer l'écriture grâce à l'édition et la relecture assistée par IA.
• Générer des résumés pour les contenus longs format et rapports.
• Automatiser la création de copies marketing pour différentes plateformes.

Ce cours en direct avec formateur (en ligne ou sur site) est destiné à des professionnels avancés souhaitant affiner et personnaliser les modèles IA sur Ollama pour une performance accrue et des applications spécifiques au domaine.

À la fin de ce cours, les participants seront en mesure de :

• Configurer un environnement efficace pour l'affinement des modèles IA sur Ollama.
• Préparer des jeux de données pour l'affinement supervisé et l'apprentissage par renforcement.
• Optimiser les modèles IA en termes de performance, d'exactitude et d'efficacité.
• Déployer des modèles personnalisés dans des environnements de production.
• Évaluer les améliorations du modèle et garantir sa robustesse.

Mistral est une famille de modèles de langage de grande taille optimisés pour le déploiement en production à grande échelle et à moindre coût.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs d'infrastructure de niveau avancé, architectes cloud et responsables MLOps qui souhaitent concevoir, déployer et optimiser des architectures basées sur Mistral pour une performance maximale et des coûts minimisés.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Mettre en œuvre des schémas de déploiement évolutifs pour Mistral Medium 3.
• Appliquer le batch processing, la quantification et des stratégies de service efficaces.
• Optimiser les coûts d'inférence tout en maintenant la performance.
• Concevoir des topologies de service prêtes pour la production pour des charges de travail d'entreprise.

Format du cours

• Cours interactif avec discussion et présentation.
• Nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et professionnels IT de tous niveaux qui souhaitent automatiser des tâches et processus à l'aide d'intelligence artificielle sans avoir à écrire du code étendu.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir et mettre en œuvre des workflows complexes en utilisant l'interface de programmation visuelle de n8n.
• Intégrer des capacités d'intelligence artificielle dans les workflows à l'aide de LangChain.
• Créer des chatbots et assistants virtuels personnalisés pour divers cas d'utilisation.
• Effectuer une analyse et un traitement avancés des données avec des agents d'intelligence artificielle.

Ce entraînement en direct (en ligne ou sur place) dispensé par un instructeur à Ontario s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant mettre en œuvre des flux de travail basés sur l'intelligence artificielle (IA) sécurisés et efficaces en utilisant Ollama.

À la fin de cet entraînement, les participants seront capables de :

• Déployer et configurer Ollama pour le traitement privé de l'IA.
• Intégrer des modèles d'IA dans des flux de travail entreprenariaux sécurisés.
• Optimiser la performance de l'IA tout en maintenant la confidentialité des données.
• Automatiser les processus commerciaux avec des capacités d'IA sur site.
• Garantir la conformité aux politiques de sécurité et de gouvernance entreprenariales.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs de logiciels et aux ingénieurs IA de niveau intermédiaire qui souhaitent intégrer Claude AI dans leurs applications, construire des chatbots pilotés par l'intelligence artificielle et améliorer la fonctionnalité du logiciel avec une automatisation pilotée par l'IA.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Utiliser l'API Claude AI pour intégrer l'IA dans les applications.
• Développer des chatbots et des assistants virtuels pilotés par l'IA.
• Améliorer les applications avec une automatisation et un traitement du langage naturel (NLP) pilotés par l'IA.
• Optimiser et affiner les modèles Claude AI pour différents cas d'utilisation.

LangGraph est un cadre d'orchestration basé sur les graphes qui permet des flux de travail conditionnels et multi-étapes avec des modèles linguistiques (LLM) et des outils, idéal pour automatiser et personnaliser des pipelines de contenu.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux marketeurs, stratèges en contenu et développeurs d'automatisation de niveau intermédiaire qui souhaitent mettre en place des campagnes email dynamiques et des pipelines de génération de contenu utilisant LangGraph.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir des flux de travail de contenu et d'email structurés par graphes avec une logique conditionnelle.
• Intégrer des modèles linguistiques (LLM), des API et des sources de données pour l'automatisation personnalisée.
• Gérer l'état, la mémoire et le contexte dans des campagnes multi-étapes.
• Évaluer, surveiller et optimiser les performances des workflows et les résultats de livraison.

Format du cours

• Conférences interactives et discussions en groupe.
• Ateliers pratiques pour mettre en œuvre des workflows d'email et des pipelines de contenu.
• Exercices basés sur des scénarios concernant la personnalisation, le segmentage et la logique de branchement.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Le Chat Enterprise est une solution de ChatOps privée qui offre des capacités d'IA conversationnelle sécurisées, personnalisables et gouvernées pour les organisations, avec support pour le RBAC, l'SSO, les connecteurs et les intégrations d'applications d'entreprise.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux gestionnaires de produits intermédiaires, aux responsables informatiques, aux ingénieurs solutions et aux équipes de sécurité/conformité qui souhaitent déployer, configurer et gouverner Le Chat Enterprise dans des environnements d'entreprise.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Déployer et configurer Le Chat Enterprise de manière sécurisée.
• Activer le RBAC, l'SSO et les contrôles conformes à la réglementation.
• Intégrer Le Chat avec des applications et des magasins de données d'entreprise.
• Concevoir et mettre en œuvre des playbooks de gouvernance et d'administration pour le ChatOps.

Format du cours

• Cours interactif avec présentation et discussion.
• Nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Devstral est un cadre open-source conçu pour créer et exécuter des agents de codage qui peuvent interagir avec les bases de code, les outils de développement et les API afin d'améliorer la productivité des ingénieurs.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs ML de niveau intermédiaire à avancé, aux équipes d'outillage de développement et aux SREs qui souhaitent concevoir, mettre en œuvre et optimiser des agents de codage en utilisant Devstral.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer Devstral pour le développement d'agents de codage.
• Concevoir des flux de travail agents pour l'exploration et la modification des bases de code.
• Intégrer les agents de codage avec les outils de développement et les API.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour un déploiement sécurisé et efficace des agents.

Format du cours

• Cours interactif avec présentation et discussion.
• Nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels débutants souhaitant intégrer Claude AI dans leurs flux de travail quotidiens pour améliorer l'efficacité et l'automatisation.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Utiliser Claude AI pour automatiser les tâches répétitives et rationaliser les flux de travail.
• Améliorer la productivité personnelle et d'équipe grâce à l'automatisation pilotée par IA.
• Intégrer Claude AI avec les outils et plateformes existants de l'entreprise.
• Optimiser la prise de décision et la gestion des tâches pilotées par IA.

Cette formation en Ontario (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent déployer, optimiser et intégrer des LLM en utilisant Ollama.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place et déployer des LLMs en utilisant Ollama.
• Optimiser les modèles d'IA pour la performance et l'efficacité.
• Tirer parti de l'accélération GPU pour améliorer la vitesse d'inférence.
• Intégrer Ollama dans les flux de travail et les applications.
• Contrôler et maintenir les performances des modèles d'IA au fil du temps.

Cette formation en direct avec instructeur en Ontario (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et ingénieurs logiciels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent apprendre les concepts et l'architecture de base de LangChain et acquérir les compétences pratiques pour créer des applications alimentées par l'IA.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes fondamentaux de LangChain.
• Mettre en place et configurer l'environnement LangChain.
• Comprendre l'architecture et comment LangChain interagit avec les grands modèles de langage (LLM).
• Développer des applications simples en utilisant LangChain.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dirigée par un formateur s'adresse aux ingénieurs intermédiaires et aux équipes de produits qui souhaitent combiner la logique graphique de LangGraph avec les boucles d'agents LLM pour construire des applications dynamiques et contextuelles telles que des agents de support clients, des arbres de décision et des systèmes de récupération d'information.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Définir des flux de travail basés sur les graphes qui coordonnent les agents LLM, les outils et la mémoire.
• Mettre en œuvre une routage conditionnel, des tentatives redémarrages et des remplacements pour une exécution robuste.
• Intégrer le récupération de données, les API et les sorties structurées dans les boucles d'agents.
• Évaluer, surveiller et renforcer le comportement des agents pour la fiabilité et la sécurité.

Format du cours

• Cours interactif et discussion facilitée.
• Laboratoires guidés et parcours de code dans un environnement sandbox.
• Exercices de conception basés sur des scénarios et revues par les pairs.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.

Cette formation en Ontario (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists de niveau intermédiaire, aux développeurs d'IA et aux passionnés d'IA qui souhaitent utiliser les LLM pour effectuer diverses tâches de NLP et créer des contenus nouveaux et diversifiés à des fins différentes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Établir un environnement de développement avec des LLM et des outils essentiels.
• Exécuter de manière experte des tâches NLU et NLI avec les LLM.
• Extraire, déduire et utiliser efficacement les graphes de connaissances.
• Générer et gérer des dialogues à l'aide de LLM pour des applications conversationnelles.
• Évaluer la qualité et la diversité du contenu généré par les LLM et l'IA générative.
• Appliquer des principes éthiques garantissant l'équité et l'utilisation responsable des LLM.

Cette formation en Ontario (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent améliorer leurs projets NLP en affinant efficacement les modèles de langage pré-entraînés.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes fondamentaux de la mise au point pour les tâches de TAL.
• Affiner les modèles pré-entraînés tels que GPT, BERT, et T5 pour des applications NLP spécifiques.
• Optimiser les hyperparamètres pour améliorer les performances des modèles.
• Évaluer et déployer des modèles affinés dans des scénarios réels.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists, aux ingénieurs en apprentissage automatique, aux chercheurs en NLP et aux passionnés d'IA qui souhaitent comprendre le fonctionnement interne des modèles GPT, explorer les capacités de GPT-3 et GPT-4, et apprendre comment tirer parti de ces modèles pour leurs tâches NLP.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts et principes clés des transformateurs génératifs pré-entraînés.
• Comprendre l'architecture et le processus de formation des modèles GPT.
• Utiliser GPT-3 pour des tâches telles que la génération, la complétion et la traduction de textes.
• Explorer les dernières avancées en matière de GPT-4 et ses applications potentielles.
• Appliquer les modèles GPT à leurs propres projets et tâches NLP.

Cette formation en direct, animée par un instructeur à Ontario (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels débutants des affaires, aux équipes de support client et aux passionnés de technologie qui souhaitent comprendre les fondamentaux de Claude AI et l'utiliser pour des applications d'affaires.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les capacités et les cas d'utilisation de Claude AI.
• Configurer et interagir efficacement avec Claude AI.
• Automatiser les workflows d'affaires avec un IA conversationnel.
• Améliorer l'engagement et le support client grâce à des solutions pilotées par IA.

Cette formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux développeurs et ingénieurs logiciels de niveau intermédiaire qui souhaitent construire des applications alimentées par l'intelligence artificielle à l'aide du cadre LangChain.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondements de LangChain et ses composants.
• Intégrer LangChain avec des modèles de langage larges (LLMs) comme GPT-4.
• Construire des applications d'intelligence artificielle modulaires à l'aide de LangChain.
• Démonter les problèmes courants dans les applications LangChain.

LangGraph est un framework pour la construction d'applications LLM structurées en graphes qui prennent en charge le planification, le branchement, l'utilisation des outils, la mémoire et l'exécution contrôlée.

Cette formation en direct (en ligne ou sur place) animée par un formateur est destinée aux développeurs débutants, aux ingénieurs de prompts et aux praticiens des données qui souhaitent concevoir et construire des workflows LLM multi-étapes fiables à l'aide de LangGraph.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Expliquer les concepts fondamentaux de LangGraph (nœuds, arêtes, état) et quand les utiliser.
• Créer des chaînes de prompts qui se branchent, appellent des outils et maintiennent la mémoire.
• Intégrer des récupérations et des APIs externes dans les workflows graphiques.
• Tester, déboguer et évaluer les applications LangGraph pour garantir fiabilité et sécurité.

Format du cours

• Cours interactif et discussion guidée.
• Laboratoires encadrés et démonstrations de code dans un environnement sandbox.
• Exercices basés sur des scénarios pour la conception, le test et l'évaluation.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Mistral Medium 3 est un modèle de langage multimodal à grande échelle, performant et conçu pour une déployment d'entreprise dans divers environnements.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs AI/ML intermédiaires à avancés, aux architectes de plateforme et aux équipes MLOps qui souhaitent déployer, optimiser et sécuriser Mistral Medium 3 pour des cas d'utilisation d'entreprise.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Déployer Mistral Medium 3 à l'aide d'options API et auto-hébergées.
• Optimiser les performances d'inférence et les coûts.
• Mettre en œuvre des cas d'utilisation multimodaux avec Mistral Medium 3.
• Appliquer les meilleures pratiques de sécurité et de conformité pour les environnements d'entreprise.

Format du cours

• Cours interactif avec présentation et discussion.
• Nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) et dirigée par un formateur s'adresse aux professionnels débutants qui souhaitent installer, configurer et utiliser Ollama pour exécuter des modèles IA localement.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondamentaux de Ollama et ses capacités.
• Configurer Ollama pour exécuter des modèles IA localement.
• Déployer et interagir avec des LLMs (Large Language Models) à l'aide de Ollama.
• Optimiser les performances et l'utilisation des ressources pour les charges de travail IA.
• Explorer les cas d'usage du déploiement local de l'IA dans divers secteurs.

On estime que les données non structurées représentent plus de 90 % de l'ensemble des données, dont une grande partie sous forme de texte. Les articles de blogs, les tweets, les médias sociaux et d'autres publications numériques viennent continuellement s'ajouter à cette masse croissante de données.

Ce cours en direct, dirigé par un instructeur, est axé sur l'extraction d'informations et de sens à partir de ces données. En utilisant les bibliothèques R Language et Natural Language Processing (NLP), nous combinons des concepts et des techniques de l'informatique, de l'intelligence artificielle et de la linguistique informatique pour comprendre algorithmiquement le sens des données textuelles. Des échantillons de données sont disponibles dans différentes langues selon les besoins du client.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de préparer des ensembles de données (petits et grands) à partir de sources disparates, puis d'appliquer les bons algorithmes pour analyser et rendre compte de leur signification.

Format du cours

• En partie conférence, en partie discussion, beaucoup de pratique, des tests occasionnels pour évaluer la compréhension.

Ce cours a été créé pour les gestionnaires, les architectes de solutions, les responsables d’innovation, les CTO, les architectes logiciels et toute personne intéressée par un aperçu de l’intelligence artificielle appliquée et des prévisions les plus récentes concernant son développement.

L'IA est un ensemble de technologies permettant de construire des systèmes intelligents capables de comprendre les données et les activités qui les entourent afin de prendre des "décisions intelligentes". Pour les fournisseurs Telecom, la création d'applications et de services qui utilisent l'IA pourrait ouvrir la voie à l'amélioration des opérations et des services dans des domaines tels que la maintenance et l'optimisation du réseau.

Dans ce cours, nous examinons les différentes technologies qui composent l'IA et les compétences requises pour les mettre en œuvre. Tout au long du cours, nous examinons les applications spécifiques de l'IA dans l'industrie Telecom.

Public

• Ingénieurs réseau
• Personnel d'exploitation des réseaux
• Responsables techniques Telecom.

Format du cours

• En partie conférence, en partie discussion, exercices pratiques

Ce cours est destiné aux développeurs et scientifiques des données qui souhaitent comprendre et mettre en œuvre l'intelligence artificielle dans leurs applications. Une attention particulière est portée à l'analyse de données, à l'intelligence artificielle distribuée et au traitement du langage naturel.

Les ChatBots sont des programmes informatiques qui simulent automatiquement les réponses humaines via des interfaces de chat. Les ChatBots aident les organisations à maximiser l'efficacité de leurs opérations en offrant des options plus simples et plus rapides pour les interactions avec leurs utilisateurs.

Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à construire des chatbots en Python .

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Comprendre les fondamentaux de la construction de chatbots
• Construire, tester, déployer et résoudre les problèmes de divers chatbots en utilisant Python

Public

• Développeurs

Format du cours

• Partie cours magistral, partie discussion, exercices et pratique intensive

Remarque

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser des Python bibliothèques pour le NLP en créant une application qui traite un ensemble d'images et génère des légendes.&nbsp ;

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir et coder DL pour le NLP en utilisant des Python bibliothèques.
• Créer Python un code qui lit une énorme collection d'images et génère des mots-clés.
• Créer Python code qui génère des légendes à partir des mots-clés détectés.

Cette session de formation en salle explorera les techniques de traitement du langage naturel (NLP) en conjonction avec l'application de l'intelligence artificielle et Robotics dans le domaine des affaires. Les participants effectueront des exemples informatiques et des exercices de résolution d'études de cas utilisant Python.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux développeurs et aux experts en informatique qui souhaitent utiliser spaCy pour traiter de très gros volumes de texte afin de rechercher des modèles et de mieux comprendre.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Installer et configurer spaCy.
• Comprendre l'approche de spaCy concernant Natural Language Processing (NLP).
• Extraire des modèles et obtenir des informations commerciales à partir de sources de données à grande échelle.
• Intégrer la bibliothèque spaCy avec les applications web et les applications existantes.
• Déployer spaCy dans des environnements de production en direct pour prédire le comportement humain.
• Utiliser spaCy pour prétraiter le texte pour Deep Learning.

Format du cours

• Cours et discussion interactifs.
• De nombreux exercices et mises en pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
• Pour en savoir plus sur spaCy, veuillez consulter : https://spacy.io/

In Python Machine Learning, the Text Summarization feature is able to read the input text and produce a text summary. This capability is available from the command-line or as a Python API/Library. One exciting application is the rapid creation of executive summaries; this is particularly useful for organizations that need to review large bodies of text data before generating reports and presentations.

In this instructor-led, live training, participants will learn to use Python to create a simple application that auto-generates a summary of input text.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Use a command-line tool that summarizes text.
• Design and create Text Summarization code using Python libraries.
• Evaluate three Python summarization libraries: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Audience

• Développeurs
• Scientifiques des données

Format du cours

• Une partie de cours, une partie de discussion, des exercices et beaucoup de pratique.

TensorFlow™ est une bibliothèque de logiciels open source pour les calculs numériques en utilisant des graphiques de flux de données.

SyntaxNet est un cadre de traitement de langue naturelle pour TensorFlow.

Word2Vec est utilisé pour l'apprentissage des représentations vectorielles des mots, appelé "word embeddings". Word2vec est un modèle prédictif particulièrement computable et efficace pour l'apprentissage des entrées de mots à partir du texte. Il vient en deux goûts, le modèle Continuous Bag-of-Words (CBOW) et le modèle Skip-Gram (Chapitre 3.1 et 3.2 dans Mikolov et al.)

Utilisé en tandem, SyntaxNet et Word2Vec permettent aux utilisateurs de générer des modèles d'insertion appris à partir de l'entrée de langue naturelle.

Audience

Ce cours est destiné aux développeurs et aux ingénieurs qui ont l'intention de travailler avec SyntaxNet et Word2Vec modèles dans leurs TensorFlow graphiques.

Après avoir terminé ce cours, les délégués :

• Comprendre TensorFlow’s structures et mécanismes de déploiement
• être en mesure de réaliser des tâches d'installation / environnement de production / architecture et de configuration
• être en mesure d’évaluer la qualité du code, d’effectuer le débogage, de surveiller
• être en mesure de mettre en œuvre des modèles de production avancés tels que les modèles de formation, les termes d'emballage, les graphiques de construction et le logging