Ce parcours s'adresse à toute personne qui veut se lancer dans l'IA à partir de zéro. Il commence par l'utilisation d'outils d'IA pour écrire du code, passe par les applications d'IA, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, puis aborde deux branches clés, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel, et se termine par les grands modèles de langage.
Pourquoi ici : C'est le seul cours pour débutants de cette catégorie, et il présente les outils d'IA pour la programmation avant d'entrer dans les détails.
Ensuite, vous saurez : Vous pourrez utiliser des outils d'IA pour écrire du code et corriger des erreurs de programmation.
Pourquoi ici : Il pose les bases en expliquant les principes et les algorithmes derrière les applications d'IA, avec Python.
Ensuite, vous saurez : Vous pourrez concevoir et réaliser des applications d'IA et comprendre le fonctionnement interne de leurs algorithmes.
Pourquoi ici : Une fois les principes acquis, on passe à la création de modèles qui apprennent à partir des données et font des prédictions, base du reste du domaine.
Ensuite, vous saurez : Vous pourrez créer des modèles d'apprentissage automatique, appliquer l'apprentissage supervisé et non supervisé et construire des systèmes de recommandation.
Pourquoi ici : Il s'appuie sur l'apprentissage automatique et présente les réseaux de neurones à la base de la plupart des modèles modernes.
Ensuite, vous saurez : Vous pourrez utiliser les réseaux de neurones pour créer des modèles d'apprentissage profond et améliorer leurs performances.
Pourquoi ici : C'est la première branche appliquée après l'apprentissage profond, où l'on applique ses acquis aux images et à la vidéo.
Ensuite, vous saurez : Vous pourrez traiter et analyser des images et des vidéos avec Python et OpenCV.
Pourquoi ici : C'est la deuxième branche, qui traite du texte, une étape importante pour comprendre les modèles de langage du cours suivant.
Ensuite, vous saurez : Vous pourrez analyser du texte, extraire des caractéristiques, choisir et évaluer des modèles adaptés dans un projet complet.
Pourquoi ici : Il vient en dernier car il demande de comprendre les modèles et le texte, et il enseigne comment personnaliser les grands modèles de langage.
Ensuite, vous saurez : Vous pourrez utiliser Hugging Face, personnaliser des modèles avec PEFT et LoRA et créer des applications d'analyse et de résumé de texte.
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