Cours sur l'IA et ChatGPT

Leçon 1 • Applications de l'IA dans divers secteurs

Cartographiez les cas d'usage de l'IA dans la santé, la finance, l'éducation et les domaines créatifs. Ancrez les concepts abstraits dans des contextes professionnels concrets que les apprenants rencontreront.

Leçon 2 • Types de systèmes d'IA

Catégorisez l'IA par capacité — étroite, générale et superintelligente — et par fonction — générative, discriminative et prédictive. Aidez les apprenants à situer ChatGPT dans le paysage plus large de l'IA.

Leçon 3 • Fondements éthiques de l'IA

Introduisez les biais, l'équité, la transparence et la responsabilité comme piliers éthiques essentiels. Établissez l'état d'esprit d'utilisation responsable requis avant que les apprenants ne commencent à travailler avec des outils d'IA.

Leçon 4 • Concepts et terminologie essentiels de l'IA

Introduisez l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et les réseaux de neurones comme concepts imbriqués. Fournissez des définitions précises qui évitent les idées fausses dans les chapitres suivants.

Leçon 1 • Entraînement, réglage fin et RLHF

Décrivez le pré-entraînement sur de grands corpus, le réglage fin supervisé et l'apprentissage par renforcement à partir du feedback humain. Expliquez pourquoi ChatGPT suit les instructions et évite les sorties nuisibles.

Leçon 2 • Capacités et limites des modèles

Identifiez l'hallucination, les coupures de connaissances et les lacunes de raisonnement comme des limites structurelles. Préparez les apprenants à vérifier les sorties et à concevoir des prompts qui minimisent les erreurs.

Leçon 3 • Comparaison des principaux modèles de langage

Évaluez ChatGPT par rapport aux autres LLM leaders en termes de capacité, de longueur de contexte et d'adéquation aux cas d'usage. Permettez une sélection éclairée du modèle pour des tâches professionnelles.

Leçon 4 • L'architecture Transformer

Couvrez les mécanismes d'attention et la structure encodeur-décodeur qui alimentent les LLM modernes sans nécessiter de profondeur mathématique. Construisez l'intuition pour comprendre pourquoi la taille de la fenêtre de contexte est importante.

Leçon 1 • Utilisation des outils et fonctionnalités intégrés

Introduisez les téléchargements de fichiers, la génération d'images, la navigation et l'interpréteur de code comme capacités natives. Élargissez la perception des apprenants sur ce que ChatGPT peut accomplir au-delà du chat textuel.

Leçon 2 • Comprendre les réponses du modèle

Enseignez aux apprenants à lire, évaluer et régénérer les réponses de manière critique. Reliez la connaissance du comportement du modèle du Chapitre 2 à l'interaction pratique.

Leçon 3 • Sécurité, confidentialité et pratiques relatives aux données

Expliquez quelles données ChatGPT conserve, comment désactiver le partage des données d'entraînement et ce qu'il ne faut pas soumettre. Établissez des habitudes d'utilisation responsable avant que les apprenants ne commencent les tâches professionnelles.

Leçon 4 • Démarrer et gérer des conversations

Couvrez comment lancer des conversations, renommer des fils de discussion et utiliser l'historique des conversations efficacement. Établissez des habitudes d'organisation qui montent en puissance à mesure que les apprenants construisent des bibliothèques de prompts plus vastes.

Leçon 1 • Anatomie d'un prompt efficace

Décomposez un prompt en composants : rôle, contexte, tâche, format et contraintes. Fournissez un modèle réutilisable qui structure tous les exercices de création de prompts suivants.

Leçon 2 • Erreurs courantes de création de prompts à éviter

Catalogue les instructions vagues, les contraintes contradictoires et les prompts surchargés comme des schémas d'échec. Empêche les apprenants de répéter des erreurs qui gaspillent du temps et des jetons.

Leçon 3 • Techniques essentielles de création de prompts

Couvre la création de prompts zero-shot, one-shot et few-shot avec des exemples concrets. Les apprenants pratiquent chaque technique et observent comment les exemples modifient la qualité de la sortie.

Leçon 4 • Contrôle du ton, du style et de la longueur

Démontre comment les instructions de style explicites façonnent le niveau de formalité, le niveau de lecture et le nombre de mots. Directement applicable aux tâches d'écriture professionnelle couvertes au Chapitre 5.

Leçon 1 • Méta-prompting et auto-critique

Demande aux apprenants de demander à ChatGPT d'évaluer et d'améliorer ses propres réponses. Produit des sorties de meilleure qualité sans nécessiter une révision manuelle de chaque ébauche.

Leçon 2 • Conception de conversations multi-tours

Couvre comment architecturer des dialogues étendus qui maintiennent la cohérence sur plusieurs tours. Prépare les apprenants à des scénarios complexes de recherche, de tutorat et d'automatisation de flux de travail.

Leçon 3 • Sorties structurées et formatées

Montre comment demander de manière fiable du JSON, des tableaux Markdown, des listes numérotées et des schémas personnalisés. Permet une intégration directe des sorties de ChatGPT dans les flux de travail et les applications.

Leçon 4 • Création de prompts par chaîne de raisonnement

Enseigne aux apprenants à demander au modèle de raisonner étape par étape avant de répondre. Améliore considérablement la précision sur les tâches analytiques, mathématiques et logiques.

Leçon 1 • Construire une bibliothèque personnelle de prompts

Guide les apprenants pour cataloguer, étiqueter et versionner leurs meilleurs prompts pour une réutilisation. Transforme les gains de productivité individuels en un atout professionnel durable.

Leçon 2 • Rédaction et édition assistées par l'IA

Couvre la rédaction d'e-mails, de rapports, de propositions et de publications sur les réseaux sociaux avec ChatGPT comme partenaire de rédaction. Enseigne les prompts de révision et d'édition qui préservent la voix de l'auteur.

Leçon 3 • Soutien aux réunions et aux projets

Applique ChatGPT à la création d'ordres du jour, à la synthèse de notes de réunion, à l'extraction d'actions à mener et à la planification de projets. Réduit les tâches administratives pour les chefs d'équipe et les managers.

Leçon 4 • Recherche, synthèse et mise en synthèse d'informations

Démontre comment synthétiser de longs documents, extraire des informations clés et synthétiser plusieurs sources. Développe des compétences d'évaluation critique pour détecter les citations hallucinées.

Leçon 1 • Évaluation et optimisation des automatisations

Introduit des indicateurs pour mesurer les performances, la fiabilité et le retour sur investissement de l'automatisation. Boucle la boucle construire-mesurer-améliorer pour une gestion durable des flux de travail basés sur l'IA.

Leçon 2 • GPT personnalisés et assistants

Parcourt la création, la configuration et la publication de GPT personnalisés avec des connaissances et des outils spécifiques. Permet aux apprenants de déployer des assistants IA spécialisés pour les équipes ou les clients.

Leçon 3 • Automatisation sans code avec des outils d'IA

Démontre la connexion de ChatGPT aux applications de productivité à l'aide de plateformes d'automatisation sans code. Les apprenants construisent des automatisations fonctionnelles sans écrire une seule ligne de code.

Leçon 4 • Conception de flux de travail IA en plusieurs étapes

Couvre la cartographie des flux de travail, la logique conditionnelle et la gestion des erreurs pour les pipelines pilotés par l'IA. Prépare les apprenants à concevoir des automatisations robustes qui gèrent les cas limites avec élégance.

Leçon 1 • Élaboration de politiques organisationnelles en matière d'IA

Guide les apprenants dans la rédaction de politiques d'utilisation acceptable, de flux de validation et de directives pour les employés concernant les outils d'IA. Produit un modèle de politique que les apprenants peuvent adapter à leurs organisations.

Leçon 2 • Considérations réglementaires et de conformité

Examine les cadres de gouvernance de l'IA mondiaux, les principes de protection des données et les exigences de conformité spécifiques aux secteurs. Prépare les apprenants à aligner l'utilisation de l'IA sur les obligations juridiques de l'organisation.

Leçon 3 • Piloter l'adoption de l'IA et la gestion du changement

Couvre la communication avec les parties prenantes, la conception de programmes pilotes et la gestion de la résistance pour les déploiements d'IA. Transforme les apprenants aux compétences techniques en agents de changement efficaces en matière d'IA.

Leçon 4 • Détection des biais et audit d'équité

Enseigne des méthodes pratiques pour identifier et réduire les biais dans le contenu et les décisions générés par l'IA. Relie les fondements éthiques du Chapitre 1 à des procédures d'audit actionnables.