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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
