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Programmes›AI Canopy›Leçons
🏕️ AI Canopy

Leçons

Chaque leçon s'appuie sur la précédente. Pas de précipitation, pas de présupposés.

1
🔬

Réseaux de neurones profonds

Découvrez comment les réseaux profonds surpassent les réseaux peu profonds, comprenez le problème du gradient qui s'évanouit, explorez des architectures comme ResNet et les Transformers, et apprenez comment le transfert d'apprentissage vous permet de vous appuyer sur les épaules des géants.

Intermédiaire⏱️ 40 min de lecture
→
2
📝

Grands modèles de langage

Comprenez ce que sont les LLM, comment fonctionne l'architecture Transformer, le pipeline d'entraînement du pré-entraînement au RLHF, et comparez les principaux modèles comme GPT, Claude et Llama.

Intermédiaire⏱️ 45 min de lecture
→
3
✍️

Ingénierie de prompts

Maîtrisez les techniques avancées de prompting, du zero-shot au tree-of-thought, et apprenez à concevoir des templates de prompts sûrs et réutilisables.

Avancé⏱️ 18 min de lecture
→
4
🔧

Fine-Tuning et RAG

Apprenez quand et comment fine-tuner un modèle ou utiliser la génération augmentée par récupération pour construire des applications d'IA spécialisées par domaine.

Avancé⏱️ 20 min de lecture
→
5
🤝

Agents IA et systèmes autonomes

Découvrez comment les agents IA observent, raisonnent et agissent - et pourquoi la collaboration multi-agents façonne l'avenir de l'intelligence artificielle.

Avancé⏱️ 18 min de lecture
→
6
🔦

Attention et Transformers

Plongée approfondie dans le self-attention, le multi-head attention, l'encodage positionnel et l'architecture Transformer qui sous-tend tous les grands modèles de langage modernes.

Avancé⏱️ 20 min de lecture
→
7
📈

Lois de mise à l'échelle et entraînement

Explorez les lois d'échelle empiriques qui gouvernent les performances des modèles, les stratégies d'entraînement compute-optimal, et l'ingénierie des systèmes distribués derrière l'entraînement des modèles de pointe.

Avancé⏱️ 18 min de lecture
→
8
🎯

RLHF et alignement

Comprenez comment les modèles de langage bruts sont transformés en assistants utiles et inoffensifs grâce au fine-tuning supervisé, à la modélisation de la récompense et à l'apprentissage par renforcement à partir de feedback humain.

Avancé⏱️ 18 min de lecture
→
9
🤖

Workflows agentiques

Découvrez comment les agents IA observent, raisonnent et agissent de manière autonome grâce à l'utilisation d'outils, la mémoire, les stratégies de planification et les architectures multi-agents pour des tâches complexes.

Avancé⏱️ 20 min de lecture
→
10
🛡️

Sûreté de l'IA et Red Teaming

Explorez la surface d'attaque des systèmes d'IA modernes - du jailbreak à l'injection de prompt en passant par les exemples adverses et l'empoisonnement de données - et découvrez les stratégies de défense qui les protègent.

Avancé⏱️ 18 min de lecture
→
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