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Durée 21 heures
Plan du cours
Introduction aux modèles LLM Open-Source
- Aperçu de DeepSeek, Mistral, LLaMA et autres modèles open-source
- Fonctionnement des LLM : transformateurs, auto-attention et formation
- Comparaison entre les modèles LLM open-source et propriétaires
Fine-Tuning et Personnalisation des Modèles LLM
- Préparation des données pour le fine-tuning
- Formation et optimisation des LLM avec Hugging Face
- Évaluation de la performance du modèle et mitigation des biais
Création d'Agents IA avec les Modèles LLM
- Introduction à LangChain pour le développement d'agents IA
- Conception de flux de travail basés sur des agents avec des LLM
- Mémoire, génération augmentée par la recherche (RAG) et exécution d’actions
Déploiement d'Agents IA Basés sur les Modèles LLM
- Conteneurisation des agents IA avec Docker
- Intégration des LLM dans les applications d’entreprise
- Échellement des agents IA avec des services cloud et API
Sécurité et Conformité en IA pour les Entreprises
- Considérations éthiques et conformité réglementaire
- Mitigation des risques dans l'automatisation pilotée par l’IA
- Surveillance et audit du comportement des agents IA
Études de Cas et Applications dans la Vie Réelle
- Assistants virtuels pilotés par les LLM
- Automatisation des documents pilotée par l'IA
- Agents IA personnalisés pour l’analyse d’entreprise
Optimisation et Maintenance des Agents Basés sur les LLM
- Amélioration et mise à jour continue du modèle
- Déploiement de boucles de surveillance et de rétroaction
- Stratégies d'optimisation des coûts et du réglage des performances
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Compréhension approfondie de l'IA et de l'apprentissage automatique
- Expérience en programmation Python
- Familiarité avec les grands modèles de langage (LLMs) et le traitement du langage naturel (NLP)
Public cible
- Ingénieurs IA
- Développeurs de logiciels pour entreprise
- Dirigeants d'entreprise
