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📚 Formation Intelligence Artificielle & Modèles de Langage (LLM)

Ce document regroupe les vidéos pédagogiques ainsi que les supports associés pour chaque unité d'enseignement (UE).

✨ UE 1 : Fondamentaux des modèles de langage

1.1 - Histoire et évolution des modèles de langage
🎬 Vidéo

1.2 - Vocabulaire et notions clé en ML et IA
🎬 Vidéo

1.3 - Fonctionnement de l'attention dans les Transformeurs
🎬 Partie 1 | 🎬 Partie 2

1.4 - Architectures & approches : encodeur/décodeur, seq2seq, causal, mask
🎬 Vidéo

📖 Supports UE1 :

🧑‍💻 UE 2 : Programmation et Prompt Engineering avec les LLM

2.1 - Fondamentaux du prompt-engineering
🎬 Vidéo
📖 📝 Bonnes pratiques prompt-engineering

2.2 - Techniques avancées de prompts (fiabilisation, réflexion)
🎬 Vidéo
📖 📝 Introduction prompt-engineering
📖 📝 Conseils avancés d'utilisation prompts

2.3 - Sécurité : attaques et protection des systèmes à IA générative
🎬 Vidéo

2.4 - Mémoire paramétrique et non-paramétrique & bases RAG
🎬 Vidéo

2.5 - Vectorstore : création et alimentation d'une mémoire non paramétrique
🎬 Vidéo

2.6 - Déploiement en ligne d'un assistant juridique
🎬 Vidéo

📖 Ressources complémentaires :

📚 Pour approfondir encore :

🛠️ UE 3 : Environnement de Développement pour l'IA/ML

3.1 - Environnement souverain offline : recommandations et installation
🎬 Vidéo recommandation offline

3.2 - Présentation outils développeur IA/LLM (logiciels & matériel)
🎬 Vidéo panorama outils 2024

3.3 - Installation IDE scientifique IA (Jupyter)
🎬 Vidéo tutorielle installation Jupyter
📖 📝 Documentation installation Docker sur Ubuntu

🔖 Notes :

  • Cliquez sur 🎬 pour accéder aux vidéos pédagogiques directement.
  • Cliquez sur 📖 ou 📝 pour accéder rapidement aux contenus de supports en ligne.