Maîtrisez les LLM sans coder ! Apprenez l’IA avec des analogies culinaires amusantes. (AI)
What you’ll learn
- Comprenez ce que sont les grands modèles de langage (LLM) et comment ils fonctionnent à l’aide d’analogies concrètes
- Identifiez les ingrédients clés qui alimentent les LLM, tels que les données d’entraînement, la tokenisation et la qualité des données.
- Expliquez comment les LLM sont entraînés à l’aide de concepts tels que les lots, les époques et les fonctions de perte.
- Rédigez de meilleurs prompts en utilisant des techniques comme le zero-shot, le few-shot et le chain-of-thought.
- Personnalisez des modèles à l’aide du fine-tuning et d’outils comme Hugging Face et LoRA.
- Évaluez les performances du modèle à l’aide de mesures quantitatives et qualitatives.
- Déployez des LLM à l’aide d’API, de FastAPI/Flask et hébergez-les sur des plateformes comme Hugging Face Spaces.
- Créez des applications complètes alimentées par des LLM à l’aide d’outils no-code et de LangChain.
- Surveillez et améliorez vos modèles d’IA à l’aide de journaux, de boucles de rétroaction et de tests A/B.
- Surveillez et améliorez vos modèles d’IA à l’aide de journaux, de boucles de rétroaction et de tests A/B.
Requirements
- Aucune expérience en programmation requise – ce cours est conçu pour les débutants absolus.
- La curiosité pour l’IA et le fonctionnement des modèles de langage suffit largement pour débuter.
- Des compétences informatiques de base comme utiliser un navigateur, téléverser des fichiers et taper au clavier sont utiles.
- Un ordinateur portable ou de bureau avec accès à Internet – aucun matériel sophistiqué requis.
- Optionnel : une clé API gratuite d’OpenAI (pour des projets pratiques avec GPT).
- Optionnel : intérêt pour la création de chatbots, la rédaction de prompts ou l’exploration de carrières en IA.
- Tous les outils utilisés (comme Gradio, Google Colab ou les modèles LangChain) sont gratuits et adaptés aux débutants.
Description
Ce cours est traduit par l’IA de l’anglais vers le français afin que vous puissiez apprendre des technologies de pointe dans votre langue maternelle.
De la Recette au Chef : Devenez Ingénieur en LLM (avec des Analogies Culinaires) est un cours ludique et accessible aux débutants, qui vous apprend à maîtriser les Grands Modèles de Langage (LLMs) sans écrire une seule ligne de code. Que vous soyez curieux de l’intelligence artificielle, que vous souhaitiez entrer dans le monde des modèles de langage ou que vous visiez à devenir ingénieur en LLM, ce cours est votre porte d’entrée vers la compréhension et l’utilisation d’outils puissants comme ChatGPT, Claude, Gemini ou LLaMA. Nous simplifions les concepts techniques à l’aide de métaphores culinaires savoureuses—pour que vous passiez de cuisinier débutant à chef de l’IA en un rien de temps.
Vous explorerez comment les LLMs sont conçus, entraînés, déployés et évalués à travers des analogies faciles à comprendre. Imaginez la tokenisation comme la découpe de légumes, l’entraînement comme la cuisson en grande quantité, ou la création de prompts comme l’assaisonnement parfait d’un plat. Chaque module vous introduira à une nouvelle compétence : préparation des données, fine-tuning, évaluation et mise en production. À la fin du cours, vous comprendrez des concepts clés tels que l’architecture des modèles, le pré-entraînement, l’apprentissage par transfert, l’optimisation des prompts, les métriques d’évaluation comme la perplexité et le score BLEU, et vous saurez déployer vos propres applications alimentées par des LLMs à l’aide d’outils comme FastAPI, Gradio, Hugging Face Spaces et LangChain.
Ce cours s’adresse aux étudiants, enseignants, créateurs de contenu, entrepreneurs et professionnels issus de milieux non techniques qui souhaitent apprendre les bases de l’IA et développer des applications concrètes à l’aide de modèles de langage. Nous vous guiderons pas à pas tout au long du cycle de vie de l’IA—de « Qu’est-ce qu’un modèle de langage ? » à la création de votre propre chatbot, résumeur de texte ou moteur de recommandation. Vous apprendrez à utiliser des outils sans code, à expérimenter avec de vrais prompts, à ajuster des modèles existants, à évaluer les résultats, et même à explorer des carrières comme ingénieur en prompts, chef de produit IA ou architecte LLM.
Aucune expérience en programmation n’est requise. Vous apprendrez à communiquer avec les LLMs en langage naturel, à concevoir des prompts intelligents et efficaces, et à comprendre ce qui se passe en coulisses—de la collecte des données à la tokenisation, jusqu’au processus de prédiction du modèle et à ses besoins informatiques via GPU et TPU. Nous aborderons également la détection des biais, les hallucinations, les boucles de rétroaction et les stratégies pour surveiller et améliorer vos systèmes d’IA au fil du temps.
À la fin du cours, vous disposerez d’une base solide en théorie des LLMs, d’un portfolio de projets pratiques en IA, et de la confiance nécessaire pour entrer dans le monde en pleine expansion de l’IA générative. Que vous souhaitiez créer votre propre produit IA, rejoindre une startup, contribuer à des projets open source ou simplement impressionner vos amis avec vos connaissances en machine learning, ce cours vous y mènera—avec une assiette bien garnie de savoir et une touche de plaisir.
Si vous êtes prêt à passer de lecteur de recettes à chef en LLM, rejoignez-nous pour ce voyage gourmand au cœur des grands modèles de langage, où chaque concept est expliqué avec des analogies parlantes et des exemples concrets.
Who this course is for:
- Débutants souhaitant découvrir le monde de l’IA sans jargon technique.
- Chefs de produit et dirigeants d’entreprise explorant des outils basés sur l’IA.
- Éducateurs, créateurs de contenu et conteurs cherchant à exploiter les LLM.
- Personnes en reconversion professionnelle souhaitant devenir ingénieurs LLM, concepteurs de prompts ou spécialistes de l’IA.
- Si vous aimez apprendre à travers des analogies concrètes (comme la nourriture !), des projets interactifs et une créativité pratique, ce cours vous paraîtra délicieusement enrichissant.
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