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
Apprenez l'IA.Libre pour toujours.
1019 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.
1019Guides gratuits
9Pistes thématiques
~2 minPar guide
~34hTemps 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
1019 de 1019 guides illustrés. Filtrez par piste ou recherchez ci-dessus.
Technique
Sondage linéaire et évaluation des caractéristiques gelées
Le sondage linéaire teste la qualité des représentations internes d'un modèle pré-entraîné en gelant le réseau et en entraînant uniquement un simple classificateur linéaire par-dessus.
IA linguistiqueVérification d'échantillonnage spéculatif
L'échantillonnage spéculatif accélère la génération de grands modèles de langage en laissant un petit modèle « brouillon » deviner plusieurs jetons à l'avance, puis en faisant vérifier le grand modèle…
IA linguistiqueÉchantillonnage basé sur l'entropie
L'échantillonnage basé sur l'entropie adapte la façon dont un LLM sélectionne son prochain jeton en fonction du degré d'incertitude du modèle à ce moment-là.
TechniqueDenseNet et connectivité dense
DenseNet est un réseau convolutionnel où chaque couche reçoit en entrée les cartes de caractéristiques de toutes les couches précédentes.
TechniqueArchitectures à goulot d’étranglement
Une architecture à goulot d'étranglement fait passer les données à travers une couche intermédiaire étroite avant de les étendre à nouveau, obligeant le réseau à apprendre à être compact, efficace…
TechniqueAccumulation de dégradé
L'accumulation de dégradés vous permet de simuler un lot de grande taille sur une mémoire GPU limitée en additionnant les dégradés sur plusieurs petits mini-lots avant la mise à jour…
FondamentauxArrêt anticipé
L'arrêt anticipé est une technique de régularisation qui arrête la formation du modèle dès que les performances sur les données de validation retenues cessent de s'améliorer.
TechniqueForçage des enseignants dans les modèles de séquence
Le forçage de l'enseignant est une astuce de formation pour les modèles de séquence dans laquelle le véritable jeton précédent, et non la propre supposition du modèle, est introduit comme entrée suivante.
TechniqueÉchantillonnage programmé et biais d’exposition
Le biais d'exposition est l'écart qui apparaît lorsqu'un modèle formé uniquement sur des préfixes parfaits doit, lors de l'inférence, conditionner ses propres sorties imparfaites.
TechniquePerte focale pour détection déséquilibrée
La perte focale est une fonction de perte modifiée qui minimise les exemples faciles afin qu'un détecteur puisse se concentrer sur les plus difficiles et les plus rares.
FondamentauxDescente de gradient stochastique avec élan
Momentum est un ajustement de la descente de gradient qui accumule une moyenne mobile des gradients passés, permettant à l'optimisation de rouler plus rapidement à travers les vallées et d'amortir…
FondamentauxDégradé accéléré Nesterov
Le gradient accéléré Nesterov (NAG) est une forme plus intelligente d'élan qui regarde en avant avant de calculer le gradient, lui donnant ainsi une anticipation corrective.
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