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Débute 1 July 2025 17:50

Se termine 1 July 2025

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Cours de Python pour le sous-classement et le réglage fin des modèles d'IA

Maîtriser les classes Python et leur application dans le développement d'IA, en se concentrant sur l'ajustement fin de LLM et la mise en œuvre de transformers de vision avec la fonctionnalité KERAS3.
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Aperçu

Maîtriser les classes Python et leur application dans le développement d'IA, en se concentrant sur l'ajustement fin de LLM et la mise en œuvre de transformers de vision avec la fonctionnalité KERAS3.

Programme

  • Introduction à la Programmation Orientée Objet en Python
  • Aperçu des classes et objets en Python
    Attributs et méthodes
    Héritage et polymorphisme
  • Fonctionnalités Avancées des Classes Python
  • Méthodes de classe et méthodes statiques
    Décorateurs de propriété
    Méthodes "dunder" pour la surcharge d'opérateurs
  • Classes Python pour le Développement en IA
  • Conception de classes réutilisables pour les tâches d'IA
    Compréhension des hiérarchies de classes dans les modèles d'IA
    Implémentation des paramètres de modèle comme attributs de classe
  • Introduction à KERAS3 et son API Fonctionnelle
  • Aperçu des fonctionnalités de KERAS3
    Construction de modèles en utilisant l'API Fonctionnelle
    Avantages de la sous-classe dans KERAS3
  • Sous-classification dans les Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs)
  • Création de couches personnalisées pour les LLMs
    Ajustement fin des LLMs pré-entraînés avec sous-classification
    Étude de cas : Implémentation et ajustement fin d'un modèle de type GPT
  • Ajustement Fin des Transformers de Vision (ViT) en Utilisant des Classes Python
  • Aperçu de l'architecture des Transformers de Vision
    Construction et personnalisation de ViT en utilisant KERAS3
    Exemple pratique : Ajustement fin d'un ViT sur un jeu de données personnalisé
  • Meilleures Pratiques et Optimisation
  • Stratégies pour une sous-classification de modèle efficace
    Gestion des ressources et optimisation des performances
    Débogage et test des classes modèles d'IA personnalisées
  • Projet de Synthèse : Implémentation d'un Modèle d'IA Personnalisé
  • Définir une portée de projet en utilisant des classes Python
    Concevoir, implémenter et ajuster un modèle d'IA personnalisé
    Présenter et évaluer votre modèle d'IA
  • Conclusion et Ressources Supplémentaires
  • Révision des concepts clés
    Lectures et ressources recommandées pour un apprentissage approfondi

Sujets

Programmation