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Plan du cours

Introduction à l'IA générative et aux Modèles de Langage à Grande Échelle (LLM)

  • Aperçu de l'IA générative et de son évolution.
  • Introduction aux LLM : GPT, BERT et leurs capacités.
  • Comparaison des modèles génératifs avec les approches traditionnelles de traitement du langage naturel (NLP).

Architecture des transformateurs et entraînement des modèles

  • Compréhension de l'architecture des transformateurs dans les LLM.
  • Mécanisme d'auto-attention et modélisation du langage.
  • Entraînement des grands modèles de langage et processus d'affinement (fine-tuning).

Ingenierie des prompts pour une interaction efficace

  • Conception de prompts pour des sorties précises et utiles.
  • Affinement des stratégies de prompts pour diverses applications.
  • Expérimentation avec des variations de prompts pour optimiser les réponses.

Applications des LLM dans les affaires

  • Automatisation du service client avec l'IA conversationnelle.
  • Génération de contenu pour le marketing et les médias.
  • Utilisation des LLM dans l'analyse de données et la génération de rapports.

Considérations éthiques et gestion des biais

  • Identification des biais potentiels dans le contenu généré par les LLM.
  • Prise en compte des préoccupations éthiques dans les applications d'IA générative.
  • Stratégies pour un déploiement responsable des LLM.

Techniques avancées des LLM

  • Affinement des LLM pour des applications spécifiques à un domaine.
  • Intégration des LLM avec d'autres systèmes d'IA pour améliorer les fonctionnalités.
  • Exploration des capacités multilingues et cross-linguales.

L'avenir de l'IA générative dans les affaires

  • Tendances émergentes dans la recherche sur l'IA générative et les LLM.
  • Opportunités et défis liés au déploiement à grande échelle des solutions LLM.
  • Préparation à la transformation pilotée par l'IA dans le monde des affaires.

Conclusion et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base des concepts d'apprentissage automatique et de traitement du langage naturel.
  • Maîtrise de la programmation en Python.

Public cible

  • Scientifiques des données et praticiens de l'IA intéressés par les technologies d'IA générative.
  • Professionnels des affaires explorant l'automatisation et la génération de contenu.
  • Responsables techniques et décideurs souhaitant intégrer des LLM dans leurs flux de travail.
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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