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
Bandits multi-armés
Un bandit à plusieurs bras est un problème de décision dans lequel vous choisissez à plusieurs reprises parmi des options aux gains inconnus et apprenez au fur et à mesure, en équilibrant l'exploration de nouvelles…
TechniqueBentoML et emballage de modèles
BentoML est un framework Python open source qui regroupe des modèles d'apprentissage automatique entraînés dans des unités standardisées et déployables appelées « Bentos ».
TechniqueKServe et Model Serving sur Kubernetes
KServe est une plateforme standardisée et native de Kubernetes permettant de servir des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle.
TechniqueSeldon Core et graphiques d'inférence
Seldon Core est une plateforme open source permettant de déployer des modèles d'apprentissage automatique sur Kubernetes, avec une fonctionnalité remarquable : les graphiques d'inférence.
TechniqueDégradés qui disparaissent et explosent
Lors de la formation de réseaux profonds, les signaux d’erreur diminuent jusqu’à zéro ou explosent vers l’infini lorsqu’ils voyagent en arrière à travers de nombreuses couches.
TechniqueDécoupage de dégradé
Une protection simple et largement utilisée qui limite l'ampleur des mises à jour de gradient pendant l'entraînement.
TechniqueInitialisation du poids
La façon dont vous définissez les poids de départ d'un réseau neuronal avant le début de l'entraînement, ce qui détermine fortement si les signaux et les gradients restent sains à travers les couches profondes.
TechniqueApprentissage par imitation
L'apprentissage par imitation apprend à une IA à effectuer une tâche en copiant des démonstrations d'experts au lieu d'apprendre à partir de récompenses par essais et erreurs.
TechniqueApprentissage par renforcement inverse
L’apprentissage par renforcement inverse (IRL) renverse le RL standard : au lieu de recevoir une récompense et de trouver une politique, il surveille le comportement des experts et en déduit…
TechniqueApprentissage par renforcement hors ligne
L'apprentissage par renforcement hors ligne forme les agents uniquement à partir d'un ensemble de données fixes préalablement collectées, sans interaction en direct avec l'environnement.
TechniqueSmoothQuant et quantification d’activation
SmoothQuant est une technique qui permet de compresser de grands modèles de langage jusqu'à des entiers de 8 bits pour les poids et les activations sans…
TechniqueTaille structurée et suppression de couches
L'élagage structuré supprime des composants entiers d'un réseau neuronal, tels que les têtes d'attention, les neurones ou des couches entières, de sorte que le modèle le plus mince fonctionne plus rapidement…
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