Intelligence Artificielle Full-Stack avec Ollama : Llama, Deepseek, Mistral, QwQ

Aperçu

Build AI Apps with Open-Source Models:

NLP, Chatbots, Code Generation, Summarization, Automation & More(AI) What you'll learn:

Understand AI Model Deployment – Learn how to install, set up, and run AI models locally using Ollama.Build AI-Powered Applications:

Develop real-world AI applications using top models from Ollama, including LLaMA 3, Mistral, CodeLlama, Mixtral, and DeepSeek-R1.Implement NLP Tasks – Work with AI models to summarize text, generate content, proofread documents, and extract key information from legal and business texts.Develop AI-Powered Assistants – Build AI chatbots, customer support bots, and personal AI assistants using advanced LLMs.Generate & Debug Code with AI – Utilize CodeLlama to auto-generate code, debug programming errors, and improve software development efficiency.Integrate AI with Web Apps – Learn how to create full-stack applications with a FastAPI backend and interactive web UI, using AI models for real-time processingAutomate Business & Productivity Tasks – Implement AI solutions for automated email replies, AI-powered meeting summarization, and resume generation.Work with Real-World Data & APIs – Fetch live data from news APIs, finance APIs, and customer reviews, and analyze them using AI models for insights.Optimize AI Model Performance – Learn techniques for fine-tuning AI prompts, handling API responses, and improving response accuracy. Full-Stack AI with Ollama:

Llama, DeepSeek, Mistral, QwQ, Phi-2, MedLlama2, Granite3.2 is the ultimate hands-on AI development course that teaches you how to build and deploy real-world AI applications using the latest open-source AI models.

Whether you're a beginner exploring artificial intelligence or an experienced developer, this course will provide you with practical projects to integrate large language models (LLMs) into web applications, automation tools, and advanced AI-driven solutions.Throughout this course, you will learn how to install, configure, and use Ollama to run powerful AI models locally without relying on expensive cloud-based APIs. You’ll work with LLaMA 3, DeepSeek, Mistral, Mixtral, QwQ, Phi-2, MedLlama2, Granite3.2 and CodeLlama, gaining expertise in natural language processing (NLP), text generation, code completion, debugging, document analysis, sentiment analysis, and AI-driven automation.The course is packed with real-world AI projects.

You will develop an AI news summarizer, create an AI-powered proofreading tool, build a customer support chatbot, and implement an intelligent assistant for business automation. Each project provides hands-on experience with FastAPI, Python, Ollama, and REST APIs, ensuring you gain full-stack development skills in AI integration.This course also teaches you how to fetch and process real-time data using APIs, making it ideal for those looking to build AI-driven applications that analyze real-time information.

You’ll create a real-time news summarizer, an AI-powered financial report analyzer, and an AI job application screener to automate recruiting.By the end of this course, you will have built AI-powered projects, covering full-stack AI development, text processing, natural language understanding, chatbot development, AI automation, and LLM-based applications. You will be confident in deploying AI models, integrating them into production-ready applications, and leveraging state-of-the-art AI technologies to build intelligent solutions.Whether you are a developer, data scientist, entrepreneur, researcher, or AI enthusiast, this course will provide you with the skills to implement AI models effectively.

You will gain hands-on expertise in building AI-powered web applications, integrating NLP models, and automating tasks with AI-driven tools. This course is perfect for those who want to bridge the gap between AI research and practical implementation by working with top-performing models from Ollama.If you are ready to take your AI development skills to the next level and build cutting-edge AI-powered applications, then this is the perfect course for you!

Programme

• Introduction à l'IA full-stack avec Ollama
Aperçu du déploiement de modèles d'IA avec Ollama
Objectifs du cours et résultats d'apprentissage
• Configuration de l'environnement de développement IA
Installation et configuration d'Ollama localement
Introduction aux outils pertinents : Python, FastAPI, APIs REST
• Modèles d'IA et leurs cas d'utilisation
Aperçu de LLaMA 3, Mistral, Mixtral, DeepSeek-R1, QwQ, Phi-2, MedLlama2, Granite3.2, CodeLlama
Comparaison et évaluation des modèles pour différentes tâches
• Création d'applications alimentées par l'IA
Développement d'applications NLP : résumé de texte, génération de contenu, relecture de documents
Création et déploiement de chatbots et assistants personnels IA
Collaboration avec FastAPI pour le développement de backend
• Mise en œuvre de tâches NLP avec des modèles d'IA
Techniques pour résumer des textes et extraire des informations clés
Génération de contenu et automatisation de l'analyse de documents
Analyse de sentiment pour les textes commerciaux et juridiques
• Génération de code et débogage avec CodeLlama
Génération automatique de code et débogage avec l'IA
Amélioration de l'efficacité du développement logiciel avec des outils d'IA
• Intégration de l'IA avec les applications web
Création d'une application full-stack avec un backend FastAPI
Développement d'une interface web interactive pour les interactions en temps réel avec des modèles d'IA
• Automatisation des tâches commerciales et de productivité
Automatisation par IA des réponses par email et du résumé de réunions
Génération automatisée de CV et processus de recrutement
• Travail avec des données et des APIs en conditions réelles
Récupération de données en direct via des APIs de nouvelles, financières et des avis clients
Analyse des données à l'aide de modèles d'IA pour des perspectives exploitables
• Optimisation de la performance des modèles d'IA
Ajustement des invites et gestion des réponses API
Techniques pour améliorer la précision et l'efficacité
• Projets d'IA en conditions réelles
Développement d'un résumé de nouvelles par IA
Création d'un outil de relecture assisté par IA
Développement d'un chatbot pour le support client
Mise en œuvre d’un assistant intelligent pour l’automatisation des entreprises
• Développement pratique d'applications IA
Intégration de LLMs dans des applications prêtes pour la production
Exploitation de technologies d'IA de pointe pour des solutions intelligentes
• Conclusion du cours et directions futures
Révision des compétences acquises et des applications développées
Prochaines étapes pour un apprentissage et un développement de projet plus poussé

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Enseigné par

Dr. Vivian Aranha

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Matières

Computer Science