Formation Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Ce cours s'adresse aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent comprendre et mettre en œuvre l'IA dans leurs applications. Une attention particulière est accordée à l'analyse des données, à l'IA distribuée et au traitement du langage naturel.
Plan du cours
- Distribué sous Big Data
- Méthodes de Data Mining (Entraînement d'un seul type de machine + prédiction distribuée : Algorithmes traditionnels d'apprentissage automatique + prédiction distribuée Mapreduce,)
- Apache Spark MLlib
- Recommandation et précision des annonces :
- Composants du langage naturel
- Regroupement de textes, classification de textes (étiquetage), synonymes
- Réduction du profil de l'utilisateur, systèmes d'étiquetage
- Stratégies pour les algorithmes de recommandation
- Effet de levier entre les classes, effet de levier à l'intérieur des classes, comment être précis ?
- Comment construire un algorithme de recommandation en boucle fermée
- Régression logistique, RankingSVM.
- Reconnaissance des caractéristiques : (apprentissage profond et reconnaissance automatique des caractéristiques des graphes)
- Langage naturel
- Segmentation des mots chinois
- Modélisation des sujets (regroupement de textes)
- Classification de texte
- Extraction de mots-clés
- Analyse sémantique analyseur sémantique, word2vec vers vecteurs de mots
- Architecture RNN à mémoire à long terme (TSTM)
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
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- Comprendre les principes fondamentaux de LangChain et de ses composants.
- Intégrer LangChain avec de grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de Ollama et ses capacités.
- Configurer Ollama pour exécuter des modèles d'IA locaux.
- Déployer et interagir avec les LLMs en utilisant Ollama.
- Optimiser les performances et l'utilisation des ressources pour les charges de travail d'IA.
- Explorer les cas d'utilisation pour le déploiement de l'IA locale dans diverses industries.