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Guide complet pour choisir vos outils IA : frameworks ML (PyTorch vs TensorFlow vs JAX), orchestration (Agno vs LlamaIndex), vector databases, et infrastructure de déploiement.
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Cas PratiquesIntermédiaire
Construisez un chatbot intelligent qui répond en se basant sur vos documents : chunking, embeddings, vector store, prompt engineering et interface web.
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Cas PratiquesAvancé
Apprenez à fine-tuner un LLM (Llama, Mistral) avec LoRA/QLoRA sur vos données métier : préparation du dataset, entraînement, évaluation et déploiement avec Ollama.
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Les Bases de l'IADébutant
Découvrez comment l'IA est déjà partout dans votre vie : recommandations Netflix, traduction automatique, GPS, filtres photo, assistants vocaux et bien plus.
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Maîtrisez les systèmes multi-agents : patterns de collaboration, orchestration avec Agno Team (coordinate, route, broadcast, tasks), mémoire persistante et déploiement avec AgentOS.
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Apprenez à créer un agent IA fonctionnel en Python : tool calling avec l'API OpenAI/Anthropic, framework Agno, gestion de la mémoire et déploiement.
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Découvrez ce qu'est un agent IA, comment il diffère d'un simple chatbot, et les concepts fondamentaux : boucle de raisonnement, outils, mémoire et planification.
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Vidéo d'introduction au Deep Learning posant les bases du fonctionnement.
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Cas PratiquesDébutant
Classez des phrases par similarité sémantique ! Découvrez comment les embeddings capturent le sens des mots grâce à une visualisation 2D interactive.
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Cas PratiquesIntermédiaire
Identifiez les biais dans les réponses d'IA ! Surlignez les passages biaisés, classifiez le type de biais et évaluez la sévérité.
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Ajustez les hyperparamètres d'un modèle ML et observez l'impact en temps réel sur les courbes d'entraînement. Atteignez l'accuracy cible sans overfitting !
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Cas PratiquesDébutant
Prédisez comment un tokenizer découpe les phrases en tokens ! Cliquez entre les caractères pour placer vos séparations et découvrez les règles de tokenization.
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