De l’IA traditionnelle à l’IA générative
Une leçon structurée comprenant des objectifs, des explications, des termes clés, une étude de cas, un exercice d’application et une évaluation des connaissances en dix questions.
Intelligence artificielle générative AI-102
IA générative et grands modèles de langage
Un guide clair des modèles de fondation, des transformeurs, des jetons, des plongements et des contenus générés par machine
Un cours structuré en dix modules expliquant le fonctionnement de l’IA générative et des grands modèles de langage, ainsi que la manière dont ils doivent être évalués, contrôlés et utilisés de manière responsable.
US$145
Un certificat électronique de fin de formation de First BCI University au format PDF est inclus après la réussite du cours.
AI-102
Présentation du cours
AI-102 développe des compétences pratiques en intelligence artificielle générative et en grands modèles de langage, sans exiger de connaissances avancées en mathématiques ou en programmation.
Les étudiants étudient les modèles de fondation, la tokenisation, les plongements, les transformeurs, l’attention, l’entraînement des modèles, la génération multimodale, la formulation de prompts, la recherche d’informations, l’ajustement fin, les agents, l’évaluation, la sécurité et le déploiement responsable.
Le cours souligne qu’une réponse fluide n’est pas nécessairement exacte. Les apprenants s’exercent à définir les exigences en matière de preuves, à tester des cas réalistes et à maintenir un contrôle humain assorti d’une responsabilité clairement établie.
Objectifs d’apprentissage
Ce que vous apprendrez
-
01
Expliquer la différence entre l’IA prédictive et l’IA générative.
-
02
Définir les modèles de fondation et les grands modèles de langage.
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03
Décrire les jetons, les fenêtres de contexte et les plongements.
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04
Expliquer les transformeurs et l’attention sur le plan conceptuel.
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05
Décrire le préentraînement, le post-entraînement, l’ajustement fin et l’alignement.
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06
Comparer la génération de textes, d’images, de contenus audio, de vidéos et de code.
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07
Utiliser de manière appropriée les prompts, la recherche d’informations et l’intégration d’outils.
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08
Identifier les risques liés aux hallucinations, aux biais, à la sécurité et à la confidentialité.
-
09
Évaluer les modèles à l’aide d’éléments probants représentatifs et propres à chaque tâche.
-
10
Élaborer un plan d’adoption responsable de l’IA générative.
Dix modules structurés
Programme du cours
Modèles de fondation et grands modèles de langage
Une leçon structurée comprenant des objectifs, des explications, des termes clés, une étude de cas, un exercice d’application et une évaluation des connaissances en dix questions.
Jetons, fenêtres de contexte et plongements
Une leçon structurée comprenant des objectifs, des explications, des termes clés, une étude de cas, un exercice d’application et une évaluation des connaissances en dix questions.
Transformeurs, attention et architecture des modèles
Une leçon structurée comprenant des objectifs, des explications, des termes clés, une étude de cas, un exercice d’application et une évaluation des connaissances en dix questions.
Comment les modèles génératifs apprennent
Une leçon structurée comprenant des objectifs, des explications, des termes clés, une étude de cas, un exercice d’application et une évaluation des connaissances en dix questions.
Génération de textes, d’images, de contenus audio, de vidéos et de code
Une leçon structurée comprenant des objectifs, des explications, des termes clés, une étude de cas, un exercice d’application et une évaluation des connaissances en dix questions.
Prompts, recherche d’informations, ajustement fin et agents d’IA
Une leçon structurée comprenant des objectifs, des explications, des termes clés, une étude de cas, un exercice d’application et une évaluation des connaissances en dix questions.
Hallucinations, biais, sécurité et fiabilité
Une leçon structurée comprenant des objectifs, des explications, des termes clés, une étude de cas, un exercice d’application et une évaluation des connaissances en dix questions.
Évaluation et sélection des modèles d’IA générative
Une leçon structurée comprenant des objectifs, des explications, des termes clés, une étude de cas, un exercice d’application et une évaluation des connaissances en dix questions.
L’avenir de l’IA générative et son utilisation responsable par l’être humain
Une leçon structurée comprenant des objectifs, des explications, des termes clés, une étude de cas, un exercice d’application et une évaluation des connaissances en dix questions.
Manuel officiel recommandé
First BCI University — IA générative et grands modèles de langage
Un guide clair des modèles de fondation, des transformeurs, des jetons, des plongements et des contenus générés par machine
- Auteur
- Konstantin Titov
Le manuel officiel recommandé suit le programme en dix modules d’AI-102 et propose des explications approfondies, des exemples, des questions de révision et des activités d’application.
Disponible dès maintenant sous la forme d’un livre numérique téléchargeable de manière sécurisée au prix de US$12.99.
ACHETER CE LIVRE — US$12.99Réussite du cours
Évaluation et achèvement du cours
Composantes de l’évaluation
- Dix évaluations des connaissances, à raison d’une par module, comprenant chacune dix questions.
- Un exercice d’application et une analyse d’étude de cas dans chaque module.
- Progression dans le cours enregistrée dans l’environnement d’apprentissage de l’étudiant.
- Évaluation finale portant sur l’intégralité du programme d’AI-102.
Conditions d’achèvement
- Étudier les dix modules.
- Obtenir au moins 70 % à chaque évaluation des connaissances de module.
- Réaliser les activités obligatoires d’apprentissage appliqué.
- Réussir l’évaluation finale.
AI-102 Inscription
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L’accès sécurisé en ligne comprend les dix modules, les évaluations des connaissances, le suivi de la progression, l’évaluation finale et, après réussite, un certificat électronique de fin de formation.
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