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Plan du cours

Introduction aux LLM open-source

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

Affinage et personnalisation des LLM

  • Préparation des données pour l'affinage
  • Entraînement et optimisation des LLM à l'aide de Hugging Face
  • Évaluation des performances du modèle et atténuation des biais

Développement d'agents IA avec les LLM

  • Introduction à LangChain pour le développement d'agents IA
  • Conception de flux de travail basés sur des agents avec les 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 les 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 dans l'automatisation pilotée par l'IA
  • Surveillance et audit du comportement des agents IA

Études de cas et applications concrètes

  • Assistants virtuels alimentés par des LLM
  • Automatisation de documents pilotée par l'IA
  • Agents IA personnalisés pour l'analyse d'entreprise

Optimisation et maintenance des agents basés sur des LLM

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

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Solide compréhension de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique
  • Expérience en programmation Python
  • Familiarité avec les grands modèles de langage (LLM) et le traitement automatique du langage naturel (TALN)

Public cible

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

Nombre de participants


Prix par participant

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