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Cours d'IA

6732 Cours

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L'IA va briser votre plateforme de données - êtes-vous prêt ?

Découvrez comment les charges de travail imprévisibles de l'IA perturberont les plateformes de données traditionnelles, nécessitant de nouvelles approches pour gérer des modèles de requêtes chaotiques, des contraintes de latence plus strictes et des stratégies d'optimisation en évolution.
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TapeAgents : Un cadre puissant pour construire et optimiser des agents IA

Découvrez TapeAgents, un cadre pour le développement d'agents IA doté de fonctionnalités d'enregistrement "bande" qui capturent les actions, pensées et observations des agents, permettant une transparence inédite et une optimisation basée sur les données pour des applications robustes dans le monde réel.
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Mise à l'échelle de GenAI et des flux de travail agentiques pour des solutions pratiques avec Zerve

Découvrez comment des entreprises comme Canal+ et la NASA développent l'IA générative grâce au moteur de calcul distribué de Zerve, transformant ainsi l'IA expérimentale en solutions commerciales rentables tout en rationalisant le développement et en réduisant les coûts d'infrastructure.
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Le modèle n'est pas le produit - Défis dans la création d'applications d'IA réussies

Découvrez pourquoi des modèles de fondation puissants ne garantissent pas des produits d'IA réussis. Explorez les considérations d'ingénierie, d'UX et de commerce qui comblent le fossé entre les capacités des modèles et la résolution de problèmes réels des utilisateurs.
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Comment construire votre propre routeur modèle

Découvrez comment créer des routeurs modèles qui optimisent la sélection des LLM, améliorant la précision de 25 % tout en réduisant les coûts de 90 % grâce à des méthodologies de routage intelligentes pour des systèmes d'IA multi-modèles.
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Chaos par Design : Test basé sur la Simulation pour les Agents IA

Explorez les tests basés sur la simulation pour les agents d'intelligence artificielle dans des scénarios complexes où les approches traditionnelles échouent. Découvrez comment les environnements de simulation déterministes aident à tester des agents naviguant dans des systèmes dynamiques sans solutions prédéfinies.
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OAKS : Pile de Connaissances Agentiques Ouvertes

Explorez comment les graphes de connaissances alimentent GraphRAG dans la pile de connaissances agentiques ouvertes (OAKS), reliant l'adoption de l'IA d'entreprise à une connaissance structurée pour des modèles spécialisés et des agents experts dans leur domaine.
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OramaCore : Une base de données de recherche intégrée aux LLM

Découvrez OramaCore, une base de données alimentée par GPU intégrant plusieurs LLM et JavaScript en un seul processus. Apprenez-en davantage sur son architecture, ses algorithmes et ses optimisations de performance qui en font un choix idéal pour les applications d'IA agentique et les copilotes SaaS.
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La puissance des données à faible latence pour les applications d'IA - 2025 - Jour 1 - Ateliers

Découvrez comment le couplage de la génération augmentée par la récupération avec des analyses SQL à faible latence peut enrichir les réponses de l'IA avec des informations instantanées, créer des expériences utilisateur plus interactives et améliorer les applications RAG avec des capacités en temps réel.
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Collaboration Humain-Agent en Science des Données et IA

Explorez le rôle évolutif des agents d'IA en tant que collaborateurs dans les flux de travail en science des données, en examinant les réussites réelles, les défis et les orientations futures à travers les recherches et expériences de mise en œuvre du Dr. Jason Hillary.
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L'intelligence artificielle est la capacité d'une machine à imiter la pensée humaine. Il s'agit du nom de la technologie moderne grâce à laquelle les dispositifs électroniques, les programmes et les robots peuvent résoudre divers problèmes à l'aide d'algorithmes donnés. Nous vous indiquons par où commencer à étudier le cours d'IA et pourquoi il est nécessaire.

Qu'est-ce qu'un cours d'IA et pourquoi est-il si intéressant?

La notion de cours d'intelligence artificielle et de la pensée machine intéressaient les scientifiques bien avant l'invention des ordinateurs, et après l'avènement des ordinateurs, elle a atteint un nouvel niveau. Dans les années 1950 et 60, les questions relatives à la création et à l'utilisation de l'intelligence artificielle ont commencé à être largement discutées dans la société.

La réponse à cette question est également difficile à trouver car il n'y a pas de critères clairs pour l'intelligence d'une machine. Si c'est la capacité à faire des conclusions logiques, alors l'ordinateur a depuis longtemps dépassé les humains. Quand il s'agit de flexibilité et d'originalité de la pensée, les humains sont toujours supérieurs aux dispositifs intelligents les plus modernes.

L'IA est activement utilisée dans divers domaines, la liste desquels ne cesse de s'allonger chaque année, et pas seulement les techniciens, mais aussi les humanistes - spécialistes en gestion de projets, publicité et relations publiques, psychologues, économistes et linguistes - peuvent trouver leur place dans ce domaine.

Que peuvent faire les programmes de cours d'intelligence artificielle?

Les technologies modernes d'intelligence artificielle permettent de créer des dispositifs et des programmes qui :

trouvent le maximum de solutions possibles à une situation ; l'intelligence machine peut rapidement analyser toutes les options et calculer laquelle sera la moins chère, la plus sûre et la plus efficace. Les réponses de la machine dépendront de la tâche qu'une personne lui a donnée. Par exemple, les cours d'IA en ligne peuvent montrer comment calculer quel modèle ou produit est plus rentable à produire en fonction des données sur le coût des consommables et du volume de vente.

peuvent répondre à toutes les questions intégrées à leur système ; en même temps, la machine peut non seulement trouver une réponse toute faite dans la base de données, mais aussi la rechercher grâce à des questions préliminaires qui réduisent progressivement le champ de recherche.

collecter et traiter de grandes quantités d'informations, les analyser, les combiner avec d'eux nouveaux segments d'informations ; c'est ainsi, par exemple, que fonctionne le système de recherche d'images de Google.

L'intelligence artificielle est une technologie non seulement du présent, mais aussi du futur, et les spécialistes dans ce domaine n'auront pas de problèmes pour trouver un emploi dans les prochaines décennies. D'énormes investissements sont déjà attirés dans ce domaine, il n'y aura donc pas de problèmes de rémunération pour les travailleurs impliqués dans le développement, la production et la mise en œuvre des meilleures technologies de cours d'IA d'AI Education.

Contribution à la science et à la culture

L'intelligence artificielle et la création de programmes et de dispositifs intelligents est un domaine dans lequel de nouvelles découvertes sont constamment faites. En travaillant sur l'intelligence artificielle, les scientifiques et les ingénieurs sont à l'avant-garde de la science mondiale, faisant avancer l'humanité. De plus, le développement de l'intelligence artificielle et son introduction dans notre vie posent de nombreuses questions éthiques et philosophiques, dont la résolution requiert non pas un esprit machine, mais un esprit humain capable de penser de manière créative.

Création

Dans le domaine de la création d'IA, non seulement les développeurs de logiciels sont très demandés, mais aussi les personnes à la pensée créative capables de proposer et de promouvoir de nouvelles idées. Pour travailler dans ce domaine, il est important de savoir penser de manière créative. Un domaine prometteur auquel une personne créative peut s'attaquer est celui d'apprendre à une machine à créer des œuvres d'art. Déjà aujourd'hui, les ordinateurs dessinent des images, écrivent de la musique et de la poésie. Dans un futur proche, peut-être qu'ils prendront en charge la création de livres, de films et de dessins animés.

Acquisition de nouvelles compétences

Pour travailler dans le domaine de l'intelligence artificielle, vous avez besoin d'une bonne connaissance des mathématiques et de la programmation de base. Pour l'étude de l'IA, les deux branches les plus importantes des mathématiques sont l'algèbre linéaire et la théorie des probabilités. Le langage de programmation le plus populaire dans ce domaine est Python, suivi de R et Lua. La connaissance de l'anglais sera également utile - les données scientifiques les plus modernes, les articles, les rapports sur les réalisations et les expériences sont généralement publiés en anglais!