Dans ce module, nous allons nous plonger dans les bases du NLP, en nous concentrant sur les enchâssements de mots et l'analyse des sentiments. Vous acquerrez à la fois des connaissances théoriques et des compétences pratiques grâce à des exercices de codage, préparant ainsi le terrain pour les sujets avancés. Des concepts tels que les embeddings GloVe et les transformateurs seront également introduits pour approfondir votre compréhension du NLP moderne.

Dans ce module, nous explorerons la puissante bibliothèque Huggingface pour les modèles pré-entraînés. Apprenez à implémenter et à coder des solutions pour une variété de tâches, y compris le résumé de texte, la réponse aux questions et la reconnaissance d'entités nommées. Acquérir une expérience pratique avec les pipelines robustes de la bibliothèque et les fonctionnalités du modèle.

Dans ce module, nous vous guiderons pour peaufiner les modèles d'apprentissage automatique afin d'améliorer leurs performances. Grâce à des exercices de codage, vous apprendrez à construire des modèles simples, à effectuer une analyse exploratoire des données et à sauvegarder/charger efficacement des modèles entraînés à l'aide des outils de Huggingface.

Dans ce module, nous explorerons les bases de données vectorielles, en mettant l'accent sur leur rôle dans le traitement des ensembles de données à grande échelle. Grâce à des aperçus théoriques et à un codage pratique, vous apprendrez à mettre en œuvre la tokenisation, à construire des bases de données vectorielles et à développer des systèmes multimodaux pour gérer et interroger efficacement des données complexes.

Dans ce module, nous allons explorer l'API OpenAI, en nous plongeant dans son architecture et ses applications pratiques. Vous apprendrez à obtenir et à configurer les clés API, à mettre en œuvre le paquetage Python OpenAI et à interagir avec les API REST. En outre, nous couvrirons la gestion des coûts pour une budgétisation efficace du projet.

Dans ce module, nous découvrirons l'art de l'ingénierie des requêtes, une compétence essentielle pour exploiter efficacement les modèles d'IA. Grâce à des séances de codage pratiques, vous apprendrez des techniques pour créer des instructions claires, gérer les sorties et optimiser les invites pour des tâches d'IA complexes.

Dans ce module, nous ferons une plongée profonde dans les méthodes d'ingénierie de requête avancées, en introduisant des techniques innovantes pour s'attaquer à des tâches de raisonnement complexes. Vous acquerrez une expérience pratique avec des exemples de codage, en explorant les méthodologies d'autoconsistance, d'arbre de pensée et d'autocritique pour élever les capacités des modèles d'IA.

Dans ce module, nous présenterons la Génération Augmentée par Récupération (RAG) et son rôle dans l'amélioration des résultats de l'IA en intégrant des données externes. Grâce à un codage pratique, vous apprendrez à manipuler des bases de données vectorielles, à gérer des LLM et à combiner ces éléments pour créer des implémentations RAG robustes.

Dans ce module, nous vous guiderons à travers un projet capstone, axé sur le développement d'un chatbot sur le changement climatique. Vous préparerez des données, mettrez en œuvre des bases de données vectorielles, appliquerez des techniques RAG et intégrerez ces composants dans une application web conviviale. Ce projet pratique consolide votre apprentissage et met en valeur vos compétences.

Dans ce module, nous allons nous plonger dans les LLM Open Source, en découvrant leurs capacités et leur potentiel de personnalisation. Grâce à des exemples pratiques, vous apprendrez à mettre en œuvre ces modèles de manière efficace, ce qui vous permettra de résoudre divers défis de NLP avec des outils Open Source.

Dans ce module, nous explorerons les techniques d'augmentation des données, en soulignant leur importance dans la création d'ensembles de données robustes. Grâce à des exercices de codage, vous apprendrez des méthodes telles que le recadrage aléatoire, la rétro-traduction et l'augmentation contextuelle pour améliorer vos flux de travail d'apprentissage automatique.

Dans ce module, nous couvrirons des sujets divers mais essentiels, y compris une introduction à Claude et les fondements théoriques des fonctions LLM. Des sessions de codage pratiques renforceront ces concepts, assurant une expérience d'apprentissage holistique.

Dans ce dernier module, nous réfléchirons à votre parcours d'apprentissage, résumerons les principaux enseignements et fournirons des conseils sur la formation continue et les opportunités de carrière. Obtenez un aperçu de l'exploitation de vos compétences pour réussir dans le domaine de l'IA générative et de la NLP.