Deep LearningDébutant
Comprendre les Réseaux de Neurones
Du neurone biologique au perceptron, comprenez intuitivement comment un réseau de neurones apprend et construisez votre premier modèle avec Keras.
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Cas PratiquesDébutant
Analyser les Préférences Humaines du Chatbot Arena
Explorez le dataset officiel du Chatbot Arena (33 000 conversations) pour comprendre quels modèles d'IA gagnent le plus souvent et pourquoi.
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Benchmark : Trouver le Meilleur Rapport Qualité/Prix
Analysez les scores de benchmark et les prix API de dizaines de LLMs pour trouver le modèle au meilleur rapport qualité/prix avec Python.
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Analyse de Sentiment sur des Tweets Français
Comparez les performances de GPT-4o, Claude et Gemini sur la classification de sentiment de tweets français avec un dataset Kaggle réel.
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Comparer et Choisir son Modèle d'IA en 2025
Apprenez à évaluer et comparer les modèles d'IA : benchmarks, classements Elo, coûts API et outils de comparaison (LM Arena, OpenRouter, Artificial Analysis).
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Préparer ses Données pour le Machine Learning
Apprenez à nettoyer, explorer et transformer vos données avant de les donner à un modèle : Pandas, visualisation et bonnes pratiques.
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Machine LearningAvancé
MLOps : Déployer et Monitorer ses Modèles
Passez du notebook à la production : API de serving, conteneurisation Docker, pipelines CI/CD et monitoring de drift.
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Deep LearningIntermédiaire
Deep Learning Pratique avec PyTorch
Construisez vos premiers réseaux de neurones avec PyTorch : CNN pour les images, entraînement sur GPU et transfer learning.
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Frameworks Modernes : JAX, RAG et Alignement
Explorez JAX vs PyTorch, le Retrieval Augmented Generation (RAG), les embeddings vectoriels et l'alignement avancé avec DPO.
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Comprendre les LLMs : Comment Fonctionne une IA
Découvrez comment fonctionnent les LLMs : tokenisation, température, hallucinations et le mécanisme de prédiction du mot suivant.
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L'Art du Prompt : Maîtriser les IA Génératives
Apprenez à formuler des prompts efficaces avec la méthode CRF, le Few-Shot Prompting et la Chaîne de Pensée pour obtenir des résultats professionnels.
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Cycle de Vie d'un Projet IA : De l'Idée à la Production
Maîtrisez les 5 étapes d'un projet IA : cadrage, data, modélisation, déploiement et monitoring. Comprenez pourquoi 80% des projets échouent.
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