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
Augmentation du temps de test
L'augmentation au moment du test (TTA) exécute un modèle entraîné sur plusieurs versions modifiées de la même entrée et fait la moyenne des prédictions.
TechniqueÉchantillonnage négatif et estimation contrastée du bruit
L'échantillonnage négatif et l'estimation contrastive du bruit (NCE) sont des astuces qui permettent aux modèles d'apprendre sur d'énormes vocabulaires sans calculer un softmax complet coûteux.
TechniqueObjectifs InfoNCE et SimCLR
InfoNCE est la perte contrastive qui apprend à un modèle à rassembler les paires correspondantes et à séparer les paires incompatibles dans l'espace d'intégration.
TechniqueMoyenne de poids stochastique
La moyenne stochastique du poids (SWA) prend une simple moyenne des poids du modèle à partir de plusieurs points tard dans l'entraînement au lieu de simplement conserver le poids final…
TechniqueLookahead et Lion Optimizers
Lookahead et Lion sont deux variantes modernes de l'optimisation des réseaux neuronaux.
TechniqueAugmentation du Mixup et du CutMix
Mixup et CutMix sont des méthodes d'augmentation des données qui créent de nouveaux exemples de formation en mélangeant deux images et leurs étiquettes.
FondamentauxPerte de triplet et apprentissage métrique
La perte de triplet apprend à un réseau neuronal à placer des éléments similaires rapprochés et des éléments différents éloignés les uns des autres dans un espace d'intégration.
TechniqueMinage négatif en ligne et dur
L'exploitation minière négative dure sélectionne les exemples les plus informatifs et difficiles à distinguer sur lesquels s'entraîner au lieu de gaspiller des efforts sur les exemples faciles que le modèle obtient déjà…
FondamentauxLissage des étiquettes
Le lissage des étiquettes est une simple astuce de régularisation qui adoucit les objectifs d'entraînement difficiles, indiquant au modèle que la bonne réponse est très probable mais pas 100…
TechniqueRéseaux de capsules
Les réseaux de capsules sont une architecture neuronale qui regroupe les neurones en « capsules » qui génèrent des vecteurs codant à la fois pour savoir si une caractéristique existe et sa pose…
TechniqueRéseaux d'état d'écho et calcul de réservoir
L'informatique réservoir est un raccourci astucieux pour entraîner des réseaux récurrents : laissez fixe un grand « réservoir » de neurones connectés de manière aléatoire et entraînez-vous uniquement…
FondamentauxCellules de mémoire à long terme et à court terme
Les cellules LSTM (Long Short-Term Memory) sont un type spécial d’unité de réseau neuronal récurrent conçue pour mémoriser des informations sur de longues séquences.
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