Formation Ethical Deployment of LLMs
Le déploiement éthique de Large Language Models (LLMs) est essentiel pour garantir que les technologies de l'IA profitent à la société tout en minimisant les dommages. Ce cours aborde les défis et considérations éthiques dans le développement et l'utilisation des LLM.
Cette formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de l'IA et aux éthiciens de niveau intermédiaire, aux scientifiques des données et aux ingénieurs, ainsi qu'aux décideurs politiques et aux parties prenantes qui souhaitent comprendre et naviguer dans le paysage éthique des LLM.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Identifier les questions et les défis éthiques associés aux LLM.
- Appliquer les cadres et principes éthiques au déploiement du LLM.
- Évaluer l'impact sociétal des LLM et atténuer les risques potentiels.
- Développer des stratégies pour un développement et une utilisation responsables de l'IA.
Format du cours
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction à l'éthique dans l'IA
- Comprendre l'importance de l'éthique dans l'IA
- Contexte historique et débats éthiques actuels
- Principes éthiques clés pour le déploiement de l'IA
Défis éthiques avec les LLM
- Préoccupations en matière de protection de la vie privée et des données
- Transparence, responsabilité et partialité dans le cadre de l'apprentissage tout au long de la vie
- Impact des LLM sur l'emploi et la société
Application des cadres éthiques aux LLM
- Cadres pour la prise de décision éthique dans l'IA
- Études de cas : Dilemmes éthiques dans le déploiement des LLM
- Élaboration de lignes directrices pour une utilisation éthique des LLM
Stratégies pour un déploiement éthique des LLM
- Meilleures pratiques pour un développement responsable de l'IA
- S'engager avec les parties prenantes et les différents points de vue
- Créer une culture de l'IA éthique au sein des organisations
Laboratoire pratique : Analyse éthique des LLM Use Case
- Analyser des scénarios du monde réel impliquant des LLM
- Évaluer les implications éthiques et formuler des réponses
- Présentation des résultats et des recommandations
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension de base des concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique
- Expérience des cadres de prise de décision éthiques
- Connaissance des LLM et de leurs implications sociétales.
Public
- Professionnels de l'IA et éthiciens
- Scientifiques et ingénieurs des données
- Décideurs politiques et parties prenantes de la gouvernance de l'IA
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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- Concevoir et mettre en œuvre des flux de travail complexes en utilisant l'interface de programmation visuelle de n8n.
- Intégrer des capacités d'IA dans les flux de travail en utilisant LangChain.
- Construire des chatbots et des assistants virtuels personnalisés pour divers cas d'utilisation.
- Effectuer des analyses et des traitements de données avancés avec des agents d'IA.
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- Déployer et configurer Ollama pour le traitement privé de l'IA.
- Intégrer des modèles d'IA dans des flux de travail d'entreprise sécurisés.
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- Assurer la conformité avec les politiques de sécurité et de gouvernance de l'entreprise.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes de l'apprentissage et de la traduction multilingues avec les LLM.
- Mettre en œuvre des LLM pour traduire du contenu entre différentes langues.
- Créer et gérer des ensembles de données multilingues pour la formation des LLM.
- Développer des stratégies pour maintenir la cohérence et la qualité de la traduction.
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- Intégrer Ollama dans les flux de travail et les applications.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Identifier les questions éthiques clés dans le développement de l'IA avec LangChain.
- Comprendre l'impact de l'IA sur la société et les processus de prise de décision.
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- Comprendre les concepts fondamentaux de LangChain et son rôle dans l'amélioration de l'expérience utilisateur sur le web.
- Implémenter LangChain dans les applications web pour créer des interfaces dynamiques et réactives.
- Intégrer les API dans les applications web pour améliorer l'interactivité et l'engagement des utilisateurs.
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- Optimiser les modèles d'IA en termes de performance, de précision et d'efficacité.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
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- Utiliser les API et les services basés sur le cloud pour améliorer les applications alimentées par LangChain.
- Mettre à l'échelle et déployer des agents conversationnels dans le nuage pour une interaction en temps réel.
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- Effectuer des analyses de données avancées en utilisant Python et LangChain.
- Créer des visualisations avec Matplotlib et d'autres bibliothèques Python intégrées à LangChain.
- Tirer parti de LangChain pour générer des informations en langage naturel à partir de l'analyse des données.
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14 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et ingénieurs logiciels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent apprendre les concepts et l'architecture de base de LangChain et acquérir les compétences pratiques pour créer des applications alimentées par l'IA.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de LangChain.
- Mettre en place et configurer l'environnement LangChain.
- Comprendre l'architecture et comment LangChain interagit avec les grands modèles de langage (LLM).
- Développer des applications simples en utilisant LangChain.
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7 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels débutants qui souhaitent installer, configurer et utiliser Ollama pour exécuter des modèles d'IA sur leurs machines locales.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de Ollama et ses capacités.
- Configurer Ollama pour exécuter des modèles d'IA locaux.
- Déployer et interagir avec les LLMs en utilisant Ollama.
- Optimiser les performances et l'utilisation des ressources pour les charges de travail d'IA.
- Explorer les cas d'utilisation pour le déploiement de l'IA locale dans diverses industries.