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
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.
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Chaque cours comprend des résultats explicites, des compétences cartographiées, des activités pratiques et une synthèse appliquée.
Comprenez ce qu'est l'IA, comment les systèmes apprennent, où ils échouent et comment juger les réclamations sans battage médiatique.
Utilisez l’IA de manière productive tout en protégeant la confidentialité, en vérifiant les résultats et en préservant la responsabilité humaine.
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.
Analysez les systèmes d’IA en termes de droits, d’équité, de gouvernance, de sécurité et d’intérêt public.
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
Sautez dans la zone qui vous tient à cœur. Chaque piste comporte plusieurs guides en anglais simple.
Bibliothèque complète
1019 de 1019 guides illustrés. Filtrez par piste ou recherchez ci-dessus.
Le parallélisme des données entraîne un modèle plus rapidement en le répliquant sur plusieurs GPU, chaque GPU traitant une tranche différente du lot de données.
TechniqueLorsqu'un modèle est trop volumineux pour tenir sur un seul GPU, le parallélisme du modèle et du pipeline divise le modèle lui-même entre les appareils.
TechniqueZeRO (Zero Redundancy Optimizer) élimine le gaspillage de mémoire dû au parallélisme des données en répartissant l'état, les gradients et les pondérations de l'optimiseur sur…
TechniqueLe suivi des expériences consiste à enregistrer systématiquement chaque exécution d'apprentissage automatique (son code, ses données, ses hyperparamètres, ses métriques et ses résultats) afin…
TechniqueCI/CD pour l'apprentissage automatique étend les pipelines d'intégration continue et de livraison continue pour couvrir non seulement le code, mais également les données et les modèles.
TechniqueLes déploiements Canary et Shadow sont deux stratégies à faible risque pour mettre en production un nouveau modèle ou service.
IA visuelleLa reconnaissance d'action consiste à apprendre aux ordinateurs à identifier ce que des personnes ou des objets *font* en vidéo : courir, agiter, tomber, ouvrir une porte, et non...
IA visuelleL'interpolation d'images vidéo génère de nouvelles images intermédiaires à partir des images existantes pour rendre la vidéo plus fluide ou plus lente, transformant des séquences de 30 ips en 60 ips…
IA visuelleLe suivi multi-objets (MOT) suit de nombreux objets (piétons, voitures, joueurs) à travers les images d'une vidéo, donnant à chacun une identité cohérente au fil du temps.
TechniqueLa mise en cache rapide permet à un modèle d'IA de réutiliser le travail de calcul qu'il a effectué sur un morceau de texte répété au lieu de le retraiter à chaque fois.
SecteursL’IA en pathologie applique la vision par ordinateur aux lames de tissus numérisées, aidant ainsi les pathologistes à détecter le cancer, à compter les cellules et à classer la maladie plus rapidement et plus encore…
IA visuelleL’IA en imagerie médicale utilise la vision par ordinateur pour lire les radiographies, les tomodensitogrammes, les IRM, les échographies et les mammographies, repérer les anomalies et hiérarchiser les cas urgents.
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