IA et science des données (les étapes pour gérer un projet)

### Description du cours : Enseignement des langages de programmation (JAVA, Python, C, JavaScript) Bienvenue dans le cours complet sur l'enseignement des langages de programmation : JAVA, Python, C et JavaScript. Ce cours est conçu pour les futurs programmeurs et éducateurs qui souhaitent maîtriser les principes fondamentaux et les concepts avancés de quatre des langages de programmation les plus populaires du secteur. #### Objectifs du cours: - **Introduction aux concepts de programmation :** Comprendre les principes fondamentaux de la programmation, notamment les variables, les types de données, les structures de contrôle, les fonctions et les algorithmes. - **Syntaxe et fonctionnalités spécifiques au langage :** Maîtrisez la syntaxe et les fonctionnalités uniques de JAVA, Python, C et JavaScript. - **Pratique pratique du codage :** Appliquez vos connaissances à travers de nombreux exercices de codage, projets et scénarios du monde réel. - **Débogage et résolution de problèmes :** Développez de solides compétences en débogage et en résolution de problèmes pour résoudre efficacement les problèmes de codage. - **Sujets avancés :** Explorez des sujets avancés tels que la programmation orientée objet, le développement Web, les structures de données et les algorithmes. - **Méthodologies d'enseignement :** Apprenez des stratégies d'enseignement efficaces pour transmettre des connaissances en programmation à d'autres, que ce soit en classe ou en ligne. #### Plan de cours: 1. **Introduction à la programmation :** - Bases de la programmation et de la pensée informatique - Présentation des quatre langages : JAVA, Python, C et JavaScript 2. **Programmation JAVA :** - Syntaxe et constructions de base - Concepts de programmation orientée objet - Gestion des exceptions et multithreading - Création d'applications GUI 3. **Programmation Python :** - Syntaxe et constructions de base - Structures de données et bibliothèques - Programmation fonctionnelle et modules - Développement web avec Flask/Django 4. **Programmation C :** - Syntaxe et constructions de base - Gestion de la mémoire et des pointeurs - Gestion des fichiers et programmation système - Structures de données et implémentation d'algorithmes 5. **Programmation JavaScript :** - Syntaxe et constructions de base - Manipulation du DOM et gestion des événements - Programmation asynchrone et AJAX - Frameworks front-end (React, Angular ou Vue.js) 6. **Projets intégrés :** - Projets multilingues pour consolider la compréhension - Applications du monde réel et résolution de problèmes 7. **Stratégies d'enseignement :** - Élaboration du programme et planification des cours - Méthodes pédagogiques interactives et engageantes - Techniques d'évaluation et de feedback #### Qui devrait s'inscrire : - Programmeurs en herbe qui souhaitent apprendre plusieurs langages de programmation - Les éducateurs et formateurs cherchant à améliorer leurs compétences pédagogiques - Professionnels cherchant à élargir leur expertise en codage pour progresser dans leur carrière #### Conditions préalables: - Compréhension de base des opérations informatiques - Aucune expérience préalable en programmation n'est requise, mais une connaissance des concepts de base de la programmation est bénéfique. #### Résultats du cours : A la fin de ce cours, vous serez capable de : - Écrire, déboguer et optimiser du code en JAVA, Python, C et JavaScript - Développer des projets complets en utilisant chaque langue - Enseigner efficacement les concepts de programmation aux autres - Appliquer des techniques de programmation avancées pour résoudre des problèmes complexes Rejoignez-nous dans ce voyage pour maîtriser quatre langages de programmation puissants et améliorer vos capacités d'enseignement pour inspirer la prochaine génération de codeurs.

Bienvenue dans « Machine Learning with Python and PyTorch : Practical Hands-on Training », un cours adapté aux débutants conçu pour vous présenter le monde passionnant de l'apprentissage automatique à l'aide de deux des outils les plus populaires du secteur : Python et PyTorch. Ce cours se concentre sur un apprentissage pratique et pratique, vous garantissant d'acquérir les compétences nécessaires pour commencer à créer vos propres modèles d'apprentissage automatique. #### Objectifs du cours: - **Introduction à l'apprentissage automatique :** Comprendre les concepts et principes de base de l'apprentissage automatique. - **Programmation Python pour l'apprentissage automatique :** Apprenez les bases de la programmation Python adaptées aux applications d'apprentissage automatique. - **Principes de base de PyTorch :** Familiarisez-vous avec PyTorch, un framework d'apprentissage en profondeur puissant et flexible. - **Expérience pratique :** Acquérez une expérience pratique en travaillant sur des projets et des exercices du monde réel. - **Création et évaluation de modèles :** Apprenez à créer, former et évaluer divers modèles d'apprentissage automatique. #### Plan de cours: 1. **Introduction à l'apprentissage automatique :** - Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ? - Types d'apprentissage automatique : apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement - Applications de l'apprentissage automatique dans différentes industries 2. **L'essentiel de la programmation Python :** - Introduction à la programmation Python - Structures de données et bibliothèques (NumPy, Pandas) - Manipulation et visualisation de données de base (Matplotlib, Seaborn) 3. **Démarrer avec PyTorch :** - Introduction à PyTorch et son écosystème - Mise en place de votre environnement et installation - Comprendre les tenseurs et les opérations tensorielles de base 4. **Créer votre premier modèle d'apprentissage automatique :** - Prétraitement et préparation des données - Diviser les données en ensembles de formation et de test - Construire un modèle de régression linéaire simple avec PyTorch 5. **Modèles de formation et d'évaluation :** - Comprendre le processus de formation - Fonctions de perte et algorithmes d'optimisation - Évaluation des performances du modèle à l'aide de métriques 6. **Modèles et techniques avancés :** - Introduction aux réseaux de neurones - Construire et former un réseau de neurones avec PyTorch - Exploration des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la classification d'images 7. **Projets et applications pratiques :** - Projets pratiques pour renforcer l'apprentissage - Applications concrètes et études de cas - Conseils et bonnes pratiques pour réussir vos projets de machine learning 8. **Prochaines étapes de votre parcours d'apprentissage automatique :** - Explorer d'autres ressources d'apprentissage - Rejoindre des communautés et des forums d'apprentissage automatique - Préparation aux sujets et cours avancés #### Qui devrait s'inscrire : - Débutants sans expérience préalable en apprentissage automatique - Les personnes intéressées à apprendre la programmation Python - Aspirants data scientists et passionnés d'apprentissage automatique #### Conditions préalables: - Connaissances informatiques de base et familiarité avec les mathématiques de niveau secondaire - Aucune expérience préalable en programmation ou en apprentissage automatique n'est requise #### Résultats du cours : A la fin de ce cours, vous serez capable de : - Comprendre les concepts fondamentaux du machine learning - Écrire et exécuter du code Python pour les tâches d'apprentissage automatique - Utilisez PyTorch pour créer, former et évaluer des modèles d'apprentissage automatique - Appliquez vos connaissances à des problèmes et des projets du monde réel - Passez aux prochaines étapes pour faire progresser vos compétences en apprentissage automatique Rejoignez-nous dans « Machine Learning avec Python et PyTorch : formation pratique » pour vous lancer dans votre voyage dans le monde fascinant de l'apprentissage automatique. Acquérez les compétences et la confiance nécessaires pour créer et déployer vos propres modèles et commencez dès aujourd’hui à avoir un impact grâce au machine learning.

Dans le paysage technologique actuel en évolution rapide, les grands modèles linguistiques (LLM) sont apparus comme une innovation révolutionnaire, transformant la façon dont nous interagissons avec les machines et traitons de grandes quantités d'informations textuelles. Ce cours complet est conçu pour doter les participants des compétences et des connaissances nécessaires pour exploiter la puissance des LLM pour créer des chatbots avancés et des systèmes de questions-réponses (AQ) basés sur des documents. #### Objectifs du cours: - **Comprendre les LLM :** Obtenez une compréhension approfondie des grands modèles de langage, de leur architecture et de leurs capacités. - **Langchain Framework :** Apprenez à utiliser Langchain, un framework puissant pour créer des applications basées sur LLM. - **Création de chatbots :** Développez des chatbots sophistiqués capables de comprendre et de générer un langage naturel. - **Systèmes d'assurance qualité basés sur les documents :** Créez des systèmes d'assurance qualité robustes capables de récupérer et de traiter avec précision les informations des documents. - **Projets pratiques :** Appliquez votre apprentissage à travers des projets pratiques et pratiques et des scénarios du monde réel. #### Plan de cours: 1. **Introduction aux grands modèles de langage :** - Aperçu des LLM et de leur importance dans l'IA - Concepts et composants clés des LLM - Tendances et avancées actuelles de la technologie LLM 2. **Démarrer avec Langchain :** - Introduction au framework Langchain - Mise en place de l'environnement de développement - Comprendre les principales caractéristiques et fonctionnalités de Langchain 3. **Créer votre premier chatbot :** - Conception d'interfaces conversationnelles - Implémentation de la compréhension du langage naturel (NLU) et de la génération du langage naturel (NLG) - Intégrer des LLM dans votre chatbot 4. **Développement avancé de chatbot :** - Amélioration des capacités du chatbot avec la gestion du contexte - Gérer des conversations à plusieurs tours - Déploiement et maintenance des chatbots dans les environnements de production 5. **Systèmes de réponse aux questions basés sur des documents :** - Comprendre le traitement et la récupération de documents - Construire des systèmes d'assurance qualité à l'aide de LLM - Techniques pour améliorer la précision et la pertinence des systèmes d'assurance qualité 6. **Applications pratiques et études de cas :** - Applications réelles des chatbots et des systèmes d'assurance qualité - Études de cas mettant en évidence des mises en œuvre réussies - Meilleures pratiques et leçons apprises 7. **Projets pratiques :** - Développement d'un chatbot personnalisé pour un cas d'usage spécifique - Construire un système d'assurance qualité basé sur des documents pour un domaine choisi - Intégration des deux systèmes dans une application cohérente 8. **Orientations futures et sujets avancés :** - Explorer les fonctionnalités avancées des LLM et Langchain - Tendances émergentes et développements futurs dans les LLM - Préparation à la poursuite d'études et à la spécialisation #### Qui devrait s'inscrire : - Aspirants développeurs d'IA et data scientists - Professionnels cherchant à perfectionner leurs compétences en LLM et développement de chatbot - Les passionnés intéressés à tirer parti des LLM pour des applications innovantes #### Conditions préalables: - Compréhension de base des concepts de programmation - Une connaissance de Python est recommandée mais pas obligatoire #### Résultats du cours : A la fin de ce cours, vous serez capable de : - Comprendre et utiliser efficacement les grands modèles de langage - Développer des chatbots avancés en utilisant Langchain et LLM - Construire des systèmes d'assurance qualité robustes basés sur des documents - Appliquez vos connaissances à des projets et des scénarios du monde réel - Restez au courant des dernières avancées de la technologie LLM Rejoignez-nous dans « Maîtriser les grands modèles linguistiques avec Langchain : créer des chatbots et des systèmes d'assurance qualité basés sur des documents » pour libérer le potentiel des LLM et créer des solutions d'IA innovantes qui transforment la façon dont nous interagissons avec et traitons les informations textuelles.

### Course Description: Prompt Engineering using Python and LLMs Unlock the power of Large Language Models (LLMs) with our beginner-friendly course, "Prompt Engineering using Python and LLMs." This course is designed to introduce you to the fundamentals of prompt engineering, equipping you with the skills needed to craft effective prompts and leverage the capabilities of LLMs for various applications. #### Course Objectives: - **Introduction to Prompt Engineering:** Understand the basics of prompt engineering and its significance in utilizing LLMs. - **Python for Prompt Engineering:** Learn essential Python programming skills tailored for prompt engineering tasks. - **Harnessing LLMs:** Discover how to use LLMs to generate, manipulate, and analyze text based on your crafted prompts. - **Practical Applications:** Apply your knowledge through hands-on projects and real-world scenarios to build practical solutions. #### Course Outline: 1. **Introduction to Prompt Engineering:** - What is prompt engineering? - Importance and applications of prompt engineering - Overview of Large Language Models (LLMs) and their capabilities 2. **Python Essentials for Prompt Engineering:** - Basic Python programming concepts - Key Python libraries for text processing - Setting up your development environment 3. **Crafting Effective Prompts:** - Understanding prompt structure and components - Techniques for creating clear and concise prompts - Examples of effective prompts for various tasks 4. **Interacting with LLMs:** - Introduction to popular LLMs (e.g., GPT-3, GPT-4) - Using APIs to interact with LLMs - Generating text responses based on your prompts 5. **Advanced Prompt Techniques:** - Handling complex queries and multi-step instructions - Refining prompts for improved accuracy and relevance - Using prompts for different applications (e.g., content generation, data analysis) 6. **Practical Projects:** - Building a text generation application - Creating a chatbot using prompt engineering techniques - Developing a data extraction tool using LLMs 7. **Ethical Considerations and Best Practices:** - Ensuring ethical use of LLMs and prompt engineering - Best practices for responsible AI development - Avoiding common pitfalls and challenges 8. **Future Directions and Further Learning:** - Exploring advanced topics in prompt engineering - Keeping up with the latest advancements in LLMs - Resources for continued learning and development #### Who Should Enroll: - Beginners with no prior experience in prompt engineering or LLMs - Individuals interested in learning Python programming - Aspiring AI enthusiasts looking to explore the potential of LLMs #### Prerequisites: - Basic computer literacy and familiarity with high school-level mathematics - No prior programming or AI experience required #### Course Outcomes: By the end of this course, you will be able to: - Understand the fundamentals of prompt engineering - Write and execute Python code for prompt engineering tasks - Create effective prompts to interact with LLMs - Develop practical applications using LLMs - Apply ethical considerations and best practices in your work Join us in "Prompt Engineering using Python and LLMs" to embark on your journey into the world of AI and prompt engineering. Gain the skills and confidence needed to create impactful solutions and unlock the full potential of Large Language Models.