Plan du cours

Introduction aux LLMs open-source

  • Vue d'ensemble de DeepSeek, Mistral, LLaMA, et d'autres modèles open-source
  • Comment fonctionnent les LLM : Transformateurs, auto-attention et formation
  • Comparaison entre les LLMs open-source et les modèles propriétaires

Fine-Tuning et personnalisation des LLM

  • Préparation des données pour le réglage fin
  • Entraînement et optimisation des LLMs en utilisant Hugging Face
  • Évaluer la performance du modèle et l'atténuation des biais

Construire AI Agents avec des LLM

  • Introduction à LangChain pour le développement d'agents d'IA
  • Conception de flux de travail basés sur des agents avec des LLMs
  • Mémoire, génération augmentée par récupération (RAG) et exécution d'actions

Déploiement d'agents basés sur des AI Agents LLMs

  • Conteneurisation d'agents d'IA avec Docker
  • Intégrer les LLM dans les applications d'entreprise
  • Mise à l'échelle des agents d'IA avec des services en nuage et des API

Sécurité et conformité dans l'IA d'entreprise

  • Considérations éthiques et conformité réglementaire
  • Atténuation des risques dans l'automatisation pilotée par l'IA
  • Surveillance et audit du comportement des agents d'IA

Études de cas et applications réelles

  • Assistants virtuels alimentés par LLM
  • Automatisation de documents pilotée par l'IA
  • Agents d'IA personnalisés pour l'analyse d'entreprise

Optimisation et maintenance des agents basés sur le LLM

  • Amélioration et mise à jour continues du modèle
  • Déploiement de boucles de surveillance et de retour d'information
  • Stratégies d'optimisation des coûts et des performances

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Forte compréhension de l'IA et de l'apprentissage automatique
  • Expérience de la programmation Python.
  • Familiarité avec les grands modèles de langage (LLM) et le traitement du langage naturel (NLP)

Audience

  • Ingénieurs en IA
  • Développeurs de logiciels d'entreprise
  • Dirigeants de Business entreprises
 21 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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