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
Formateur d'outils et utilisation autodidacte des outils
Toolformer est une méthode d'IA Meta 2023 qui permet à un modèle de langage d'apprendre lui-même quand et comment appeler des outils externes comme des calculatrices, des moteurs de recherche…
TechniqueBibliothèque d'agents et de compétences Voyager Minecraft
Découvrez comment fonctionne Voyager : un agent d'IA Minecraft qui écrit du code, stocke des compétences réutilisables et s'améliore grâce à un apprentissage tout au long de la vie sans mises à jour dégradées.
TechniqueAgents Génératifs et Sociétés Simulées
Les agents génératifs sont des personnages d'IA alimentés par des modèles de langage qui se souviennent, planifient et réagissent comme des personnes crédibles.
TechniqueMémoire d'agent épisodique et sémantique
Les agents d’IA ont besoin de deux types de mémoire à long terme : la mémoire épisodique pour des événements passés spécifiques et la mémoire sémantique pour les faits généraux.
TechniqueModèles de Markov cachés
Un modèle de Markov caché décrit un système qui se déplace à travers des états cachés que vous ne pouvez pas voir directement, émettant des sorties observables en cours de route.
TechniqueProcessus gaussiens
Un processus gaussien est une manière flexible et non paramétrique de modéliser des fonctions accompagnée d'estimations d'incertitude intégrées.
TechniqueQ-Apprentissage
Q-Learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement qui enseigne à un agent quelles actions sont les plus rentables en apprenant progressivement la valeur de chaque mouvement grâce à des essais…
TechniqueMéthodes acteur-critique
Les méthodes Acteur-Critique combinent deux apprenants : un « acteur » qui choisit les actions et un « critique » qui juge de la qualité de ces actions.
TechniqueRecherche d'arbres de Monte-Carlo
Monte Carlo Tree Search (MCTS) est un algorithme de planification qui décide du meilleur mouvement en construisant sélectivement un arbre de recherche et en simulant de nombreux futurs possibles.
TechniqueAdam et les optimiseurs adaptatifs
Adam est l'optimiseur de référence derrière la plupart des réseaux de neurones modernes, réglant automatiquement un taux d'apprentissage distinct pour chaque paramètre.
TechniquePlanification du taux d'apprentissage
Un programme de rythme d'apprentissage modifie la taille des pas pendant l'entraînement au lieu de la maintenir fixe.
TechniqueNormalisation des couches
La normalisation des couches stabilise l'entraînement en redimensionnant les activations dans chaque exemple individuel afin qu'elles aient une moyenne et une variance unitaire nulles.
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