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Ends 6 June 2025

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LLMs et Agents IA : Transformer les Données Non Structurées

Découvrez comment les modèles LLM, les modèles GPT et les agents IA transforment les données non structurées en informations exploitables, en explorant la reconnaissance optique de caractères (OCR), le traitement du langage naturel (NLP) et les workflows agents qui redéfinissent l'intelligence documentaire.
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Découvrez comment les modèles LLM, les modèles GPT et les agents IA transforment les données non structurées en informations exploitables, en explorant la reconnaissance optique de caractères (OCR), le traitement du langage naturel (NLP) et les workflows agents qui redéfinissent l'intelligence documentaire.

Programme

  • Introduction aux LLM et Agents IA
  • Aperçu des modèles de langage étendus (LLM)
    L'évolution et l'impact des agents IA
  • Données non structurées : Défis et Opportunités
  • Comprendre les données non structurées
    Applications potentielles et secteurs
  • Techniques de Reconnaissance Optique de Caractères (OCR)
  • Principes de base de la technologie OCR
    Outils et bibliothèques pour l'OCR
    Intégration de l'OCR dans les flux de travail IA
  • Fondamentaux du Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP)
  • Concepts clés et techniques du NLP
    Prétraitement et tokenisation de texte
    Reconnaissance d'entités nommées et analyse de sentiment
  • Modèles de Langage Étendus en Action
  • Aperçu des modèles GPT et de leurs capacités
    Ajustement fin et personnalisation des LLM
    Études de cas des LLM traitant des données non structurées
  • Agents IA et Flux de Travail Agentiques
  • Introduction aux agents autonomes
    Conception de flux de travail avec des agents IA
    Automatisation des processus décisionnels
  • Transformer les Données Non Structurées en Insights
  • Stratégies pour extraire des insights exploitables
    Techniques de visualisation et de reportage de données
    Études de cas et applications industrielles
  • Intégration et Mise en Œuvre
  • Intégrer les LLM et agents IA dans les systèmes existants
    Considérations sur l'évolutivité et l'infrastructure
  • Considérations Éthiques et de Confidentialité
  • Confidentialité des données dans les applications IA
    Implications éthiques de l'utilisation des agents IA
  • Projet Final
  • Développer une solution pour transformer des données non structurées en utilisant des LLM et des agents IA
    Présentation et revue par les pairs des projets

Sujets

Informatique