Formation LLMs for Personalized Education
Large Language Models (LLMs) sont utilisés pour le traitement et la génération de texte de type humain.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux éducateurs, aux professionnels des technologies de l'information et de la communication et aux chercheurs de différents niveaux d'expérience et d'expertise qui souhaitent tirer parti des LLM pour créer des expériences éducatives personnalisées.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre l'architecture et les capacités des LLM.
- Identifier les opportunités de personnalisation du contenu éducatif en utilisant les LLM.
- Concevoir des plateformes d'apprentissage adaptatif qui utilisent les LLM pour la personnalisation du contenu.
- Mettre en œuvre des stratégies basées sur les LLM pour améliorer l'engagement des étudiants et les résultats d'apprentissage.
- Évaluer l'efficacité des LLM dans les environnements éducatifs et prendre des décisions basées sur des données pour des améliorations.
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 Large Language Models (LLMs)
- Vue d'ensemble des LLM
- Évolution des LLM dans les technologies éducatives
- Comprendre l'architecture des LLM
La personnalisation dans l'éducation
- La nécessité d'un apprentissage personnalisé
- Approches actuelles de la personnalisation
- Défis et opportunités
LLM et adaptation du contenu
- Les LLM dans la création et la conservation de contenu
- Adapter le contenu aux styles et niveaux d'apprentissage
- Multitâche avec les LLM pour l'adaptation du contenu
LLM en pratique
- Études de cas : Applications réussies du LLM dans l'éducation
- Session interactive : Les LLM au travail
Conception de plates-formes d'apprentissage adaptatif
- Principes de conception des plates-formes d'apprentissage adaptatif
- Intégration des LLM dans l'architecture des plates-formes
- Expérience de l'utilisateur et considérations relatives à l'interface
Mise en œuvre et test
- Développement d'un prototype de plate-forme d'apprentissage adaptatif
- Test et itération
- Collecte et analyse du retour d'information des utilisateurs
Évaluation de l'efficacité de l'apprentissage tout au long de la vie
- Mesures de l'impact de l'apprentissage tout au long de la vie sur l'apprentissage
- Méthodes de recherche pour les technologies éducatives
- Analyse et discussion d'études de cas
Considérations éthiques et orientations futures
- Implications éthiques du LLM dans l'éducation
- Garantir l'inclusivité et l'équité
- Prévisions pour l'avenir des LLM dans l'apprentissage personnalisé
Projet et évaluation
- Conception et présentation d'une proposition de plateforme d'apprentissage adaptatif basée sur le LLM
- Évaluation par les pairs et discussions de groupe
- Évaluation finale et retour d'information
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des concepts de base de l'apprentissage automatique
- Une expérience de la programmation en Python est recommandée mais non requise.
- Une bonne connaissance des technologies éducatives est souhaitable.
Public
- Les éducateurs
- Développeurs de technologies éducatives
- Chercheurs dans le domaine des technologies éducatives
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Formation LLMs for Personalized Education - Enquiry
LLMs for Personalized Education - Demande d'informations consulting
Demande d'informations consulting
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- 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.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- 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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- Automatiser les processus métier avec des capacités d'IA sur site.
- 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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- Mettre en place et déployer des LLMs en utilisant Ollama.
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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.
- Développer des stratégies pour construire des systèmes d'IA justes et transparents.
- Mettre en œuvre des lignes directrices éthiques en matière d'IA dans des projets basés sur LangChain.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Identifier les questions et 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.
- Élaborer des stratégies pour un développement et une utilisation responsables de l'IA.
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A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- 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.
- Optimiser l'expérience utilisateur en utilisant les fonctions de personnalisation avancées de LangChain.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en place un environnement efficace pour affiner les modèles d'IA sur Ollama.
- Préparer des ensembles de données pour le réglage fin supervisé et l'apprentissage par renforcement.
- Optimiser les modèles d'IA en termes de performance, de précision et d'efficacité.
- Déployer des modèles personnalisés dans des environnements de production.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de LangChain et de ses composants.
- Intégrer LangChain avec de grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4.
- Construire des applications modulaires d'IA en utilisant LangChain.
- Résoudre les problèmes courants dans les applications LangChain.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Intégrer LangChain avec les principales plateformes cloud telles que AWS, Azure et Google Cloud.
- 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.
- Mettre en œuvre les meilleures pratiques de surveillance et de sécurité dans les environnements en nuage.
LangChain for Data Analysis and Visualization
14 HeuresCette formation en direct dans Belgique (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels des données de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser LangChain pour améliorer leurs capacités d'analyse et de visualisation des données.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Automatiser l'extraction et le nettoyage des données en utilisant LangChain.
- 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.