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Starts 2 June 2025 13:53

Ends 2 June 2025

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Comparaison des stratégies de recherche d'informations renforcées par l'IA

Explorez les stratégies de recherche d'informations alimentées par l'IA avec les expertes de Women of Search. Analysez le réglage fin des modèles d'apprentissage automatique, les pipelines RAG, et les méthodes de reclassement pour une utilisation optimale dans les applications de recherche.
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Aperçu

Explorez les stratégies de recherche d'informations alimentées par l'IA avec les expertes de Women of Search. Analysez le réglage fin des modèles d'apprentissage automatique, les pipelines RAG, et les méthodes de reclassement pour une utilisation optimale dans les applications de recherche.

Programme

  • Introduction à la recherche d'informations enrichie par l'IA
  • Aperçu des stratégies traditionnelles vs alimentées par l'IA
    Importance de l'IA dans les applications de recherche modernes
    Introduction aux expertes de Women of Search
  • Ajustement fin des modèles d'apprentissage automatique pour la recherche d'informations
  • Comprendre l'ajustement fin dans l'apprentissage automatique
    Techniques pour ajuster les modèles pour une recherche optimale
    Évaluation des améliorations de performance
  • Pipelines de génération augmentée par la récupération (RAG)
  • Concept et architecture des pipelines RAG
    Intégration de méthodes de récupération avec des modèles de génération
    Études de cas d'applications RAG dans les systèmes de recherche
  • Méthodes de reclassement dans la recherche pilotée par l'IA
  • Objectif du reclassement dans la recherche d'informations
    Algorithmes et techniques de reclassement courants
    Mise en œuvre du reclassement pour une précision de recherche améliorée
  • Analyse comparative des stratégies
  • Critères pour comparer les stratégies de recherche d'informations par IA
    Avantages et inconvénients de l'ajustement fin, RAG, et reclassement
    Sélection de la meilleure approche pour des scénarios de recherche spécifiques
  • Études de cas et mises en œuvre pratiques
  • Applications réelles et succès
    Exercices de mise en œuvre pratiques
    Analyse de l'impact des stratégies choisies
  • Considérations éthiques et défis
  • Aborder les préoccupations éthiques dans la recherche pilotée par l'IA
    Atténuer les biais dans les modèles et stratégies de récupération
  • Orientations futures dans la recherche d'informations enrichie par l'IA
  • Tendances et technologies émergentes
    Impact potentiel sur diverses industries
  • Résumé du cours et points clés
  • Récapitulatif des objectifs d'apprentissage et des sujets couverts
    Discussion sur l'avenir de l'IA dans les applications de recherche

Sujets

Science des données