01
Fondements de l'IA
Comprenez ce qu'est l'IA, comment les systèmes apprennent, où ils échouent et comment juger les réclamations sans battage médiatique.
Bibliothèque IA gratuite
Technique GuidesLibre pour toujours.
177 des guides en anglais simple, des parcours d'apprentissage structurés et une bibliothèque ouverte — construits par une organisation à but non lucratif indépendante 501(c)(3) pour que tout le monde puisse comprendre l'IA moderne.
177Guides gratuits
1Pistes thématiques
~2 minPar guide
~6hTemps de lecture
Commencez ici
Cinq cours axés sur les résultats
Chaque cours comprend des résultats explicites, des compétences cartographiées, des activités pratiques et une synthèse appliquée.
02
Utilisateur responsable de l'IA
Utilisez l’IA de manière productive tout en protégeant la confidentialité, en vérifiant les résultats et en préservant la responsabilité humaine.
03
L'IA au travail
Évaluez les cas d'utilisation sur le lieu de travail, exécutez des projets pilotes sûrs, mesurez la valeur et communiquez les changements de manière responsable.
04
Politique et société en matière d'IA
Analysez les systèmes d’IA en termes de droits, d’équité, de gouvernance, de sécurité et d’intérêt public.
05
Construire avec des systèmes d'IA
Comprenez les modèles de langage, la récupération, les agents, l'évaluation, les coûts et les garanties de déploiement grâce à une conception de système pratique.
Pistes thématiques
Parcourir par piste
Sautez dans la zone qui vous tient à cœur. Chaque piste comporte plusieurs guides en anglais simple.
FondamentauxConcepts de base : comment l'IA fonctionne à un niveau élevé.84 Guides IA linguistiqueLLM, PNL, ChatGPT, invite et compréhension de texte.155 Guides IA visuelleGénération d'images, vision par ordinateur, vidéo et conception.133 Guides IA audioVoix, musique, podcasting et IA axée sur l'audio.117 Guides EntreprisesProfils de OpenAI, Anthropic, Google, Meta, et plus encore.121 Guides ApplicationsComment l'IA apparaît dans le codage, la recherche, les agents et la vie quotidienne.111 Guides SecteursL'IA dans les soins de santé, la finance, l'éducation, l'énergie et bien plus encore.91 Guides TechniquePuces, réglage fin, RAG, vecteurs et infrastructure IA.177 Guides SociétéBiais, confidentialité, droits d'auteur, sécurité et avenir de l'IA.30 Guides
Bibliothèque complète
Tous les guides
177 de 1019 guides illustrés. Filtrez par piste ou recherchez ci-dessus.
Technique
Détection de dérive du modèle
La détection de dérive de modèle consiste à surveiller un modèle d'apprentissage automatique déployé pour détecter lorsque sa précision se dégrade progressivement parce que le monde réel a...
TechniqueTests A/B pour les modèles ML
Les tests A/B pour les modèles ML signifient acheminer le trafic en direct vers deux versions de modèle à la fois et mesurer laquelle fonctionne réellement le mieux sur les utilisateurs réels et réels…
TechniqueFormats de sérialisation des modèles
La sérialisation de modèles est la manière dont un modèle d'apprentissage automatique formé est enregistré sur le disque afin qu'il puisse être chargé et exécuté ultérieurement, sur une autre machine ou dans un autre…
TechniqueFormation de précision mixte
L'entraînement de précision mixte accélère l'entraînement du réseau neuronal et réduit l'utilisation de la mémoire en effectuant la plupart des calculs en virgule flottante 16 bits au lieu de 32 bits.
TechniqueDécodage spéculatif
Le décodage spéculatif permet aux grands modèles de langage de générer du texte plus rapidement en utilisant un petit modèle de « brouillon » rapide pour deviner plusieurs jetons à l'avance, puis en ayant le grand…
TechniqueOptimisation du cache KV
Le cache KV stocke les clés et les valeurs qu'un transformateur a déjà calculées afin de ne pas refaire le travail pour chaque nouveau jeton, mais il peut atteindre des gigaoctets.
TechniqueAttention éclair
Flash Attention est un moyen intelligent de calculer le niveau d'attention dans Transformers sans jamais écrire la matrice d'attention géante pour ralentir la mémoire.
TechniqueTaille du modèle
L'élagage du modèle réduit un réseau neuronal en supprimant les poids ou les structures entières qui contribuent peu à sa sortie.
TechniqueTokenisation et codage de paires d'octets
La tokenisation divise le texte en petites unités qu'un modèle de langage lit réellement, et le Byte Pair Encoding (BPE) est la méthode populaire pour créer…
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