Leçons

Explorez le fonctionnement des LLM, de l'architecture Transformer aux capacités émergentes et aux limites réelles.

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

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.

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

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

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.

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.

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

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.

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.

Concevez une recherche qui améliore les réponses au lieu de masquer des données faibles derrière un modèle sûr de lui.

Passez des démonstrations impressionnantes à des agents délimités et observables qui utilisent des outils en toute sécurité.

Rendez la qualité, la sécurité, la latence et le coût mesurables avant qu'une fonctionnalité d'IA n'atteigne les utilisateurs.