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L’IA générative est devenue courante au cours des derniers mois et elle ne fera que s’améliorer. Alors, comment améliorer vos compétences et rester au courant de toutes les avancées récentes ?
Mais voici la bonne nouvelle : avec toutes les avancées récentes, le nombre de ressources d’apprentissage gratuites de haute qualité disponibles a également augmenté. Il s’agit d’une compilation de cours gratuits sur l’IA de NVIDIA, le NVIDIA Deep Learning Institute, pour vous familiariser avec les sujets liés à l’IA et commencer à créer des solutions efficaces.
Passons donc en revue les cours et ce qu’ils couvrent !
L’IA générative expliquée
L’IA générative expliquée est une introduction adaptée aux débutants aux principes fondamentaux de l’IA générative pour se familiariser avec les pieds dans l’eau. Ce cours vous présentera les sujets suivants :
- L’IA générative et son fonctionnement
- Applications d’IA générative
- Défis et opportunités de l’IA générative
À la fin de ce cours, vous aurez acquis une bonne compréhension de ce qu’est l’IA générative, de son fonctionnement et de la manière dont vous pouvez l’utiliser.
Lien: L’IA générative expliquée
Construire un cerveau en 10 minutes
Les grands modèles de langage sont actuellement très populaires et très utiles. Cependant, avant de vous lancer dans les LLM, une compréhension de base du fonctionnement des réseaux de neurones est nécessaire.
Construire un cerveau en 10 minutes est une introduction à la construction d’un réseau neuronal avec des références aux inspirations biologiques qui guident l’architecture du réseau neuronal.
Pour tirer le meilleur parti de ce cours, vous devez être à l’aise avec la programmation en Python et les modèles de régression. Ce court cours vous aidera à apprendre les éléments suivants :
- Comment les réseaux de neurones apprennent des données
- Les mathématiques derrière le neurone et le fonctionnement d’un réseau neuronal
Lien: Construire un cerveau en 10 minutes
Augmentez vos LLM grâce à la génération augmentée par récupération
Chaque fois que vous souhaitez créer des applications utilisant des LLM, vous utiliserez également la génération augmentée de récupération (RAG). Avec RAG, vous pouvez créer des applications LLM sur des données spécifiques à un domaine, atténuer les hallucinations LLM et bien plus encore.
Le Augmentez vos LLM grâce à la génération augmentée par récupération Le cours vous apprendra à créer un pipeline RAG qui utilise la récupération d’informations et la génération de réponses. Cela vous aidera à bien comprendre les bases de RAG et le processus de récupération de RAG.
Lien: Augmentez vos LLM grâce à la génération augmentée par récupération
Construire des agents RAG avec des LLM
Une fois que vous êtes familiarisé avec le fonctionnement de RAG grâce au cours précédent, vous pouvez suivre le Construire des agents RAG avec des LLM cours pour explorer RAG beaucoup plus en détail en créant des systèmes LLM de bout en bout.
Pour réussir ce cours, il sera utile d’avoir une expérience intermédiaire en programmation avec Python et une certaine expérience en programmation avec PyTorch. Dans ce cours, vous explorerez la conception de pipelines LLM et utiliserez des outils tels que Construit, LangChaîneet LangServe. Vous pourrez également expérimenter des intégrations, des modèles et des magasins de vecteurs pour la récupération.
Lien: Construire des agents RAG avec des LLM
Emballer
J’espère que vous avez trouvé utile cette liste complète de cours d’IA gratuits du NVIDIA Deep Learning Institute.
Mais si vous souhaitez explorer davantage les LLM et l’IA générative, voici quelques articles qui pourraient vous être utiles :
Alors bon apprentissage et codage !
Bala Priya C est un développeur et rédacteur technique indien. Elle aime travailler à l’intersection des mathématiques, de la programmation, de la science des données et de la création de contenu. Ses domaines d’intérêt et d’expertise incluent le DevOps, la science des données et le traitement du langage naturel. Elle aime lire, écrire, coder et prendre le café ! Actuellement, elle travaille à l’apprentissage et au partage de ses connaissances avec la communauté des développeurs en créant des didacticiels, des guides pratiques, des articles d’opinion, etc. Bala crée également des aperçus de ressources attrayants et des didacticiels de codage.
