Dans ce module, nous allons nous plonger dans le fonctionnement des architectures basées sur les transformateurs, en explorant des concepts essentiels tels que l'auto-attention, l'attention masquée et l'attention à plusieurs têtes. Vous apprendrez comment fonctionnent des modèles tels que le GPT, en vous concentrant sur la tokenisation, l'encodage positionnel et le réglage fin. En outre, des activités pratiques vous guideront à travers des applications du monde réel, telles que le réglage fin des modèles GPT et l'exploration de la transition de GPT à ChatGPT avec des techniques d'apprentissage par renforcement.

Dans ce module, nous explorerons une gamme d'API OpenAI, en vous guidant à travers le processus d'intégration et d'utilisation d'API telles que les complétions de chat, la génération d'images, les embeddings et le traitement audio. Vous apprendrez également à affiner les modèles GPT pour des tâches personnalisées et à utiliser des outils de modération. Des activités pratiques vous permettront d'acquérir une expérience concrète du développement avec les API d'OpenAI, en vous fournissant les compétences nécessaires pour créer des applications avancées à l'aide des technologies GPT et ChatGPT.

Dans ce module, nous allons nous plonger dans la Génération augmentée de récupération (RAG) et ses méthodes avancées, en nous concentrant sur l'amélioration des résultats génératifs grâce à des techniques basées sur la récupération et des stratégies de réglage fin. Vous explorerez des Mesures d'engagement comme la précision, le rappel et la pertinence, tout en vous engageant dans des activités pratiques utilisant RAG et langchain pour simuler des données et créer des solutions pratiques. En outre, nous explorerons le concept d'agents LLM, en construisant des systèmes intégrés tels que des chatbots avec des outils de recherche sur le web et des outils mathématiques.

Dans ce module, nous nous concentrerons sur votre projet final, dans lequel vous appliquerez votre apprentissage à la classification des images de mammographie. Le devoir vous guidera tout au long du processus, de la conception du modèle à l'évaluation des performances. Lors de l'examen final, vous évaluerez votre projet et recevrez des commentaires qui vous permettront d'affiner vos compétences.

Dans ce module, nous examinerons les opportunités passionnantes qui s'offrent à vous. Vous obtiendrez des recommandations sur des ressources précieuses, notamment des livres et des sites Web, pour continuer à développer vos connaissances en science des données. En outre, nous vous donnerons des conseils de carrière pour vous aider à entrer en toute confiance dans le domaine de la science des données et à appliquer ce que vous avez appris à des projets du monde réel et à des perspectives d'emploi.