Formation Python Intelligence Artificielle

Leçon 1 • Configuration de votre environnement Python

Installez Python, configurez des environnements virtuels et choisissez un IDE adapté au développement IA. Établit la base technique dont dépend chaque chapitre suivant.

Leçon 2 • Flux de contrôle et boucles

Appliquez des conditionnelles et des itérations pour automatiser les tâches de données IA répétitives. Permet directement d'utiliser les modèles de traitement par lots utilisés tout au long de la formation.

Leçon 3 • Débogage et gestion des erreurs

Lisez les tracebacks, utilisez un débogueur et écrivez des blocs try/except pour gérer les erreurs d'exécution. Une gestion fiable des erreurs évite les échecs silencieux dans les workflows IA.

Leçon 4 • Syntaxe de base de Python et types de données

Couvre les variables, les opérateurs, les chaînes de caractères, les nombres et les booléens avec des exemples pertinents pour l'IA. Fournit le vocabulaire pour toutes les tâches de manipulation de données à venir.

Leçon 1 • Travailler avec les chaînes de caractères et le texte

Appliquez des méthodes de chaîne, le formatage et les expressions régulières pour nettoyer les données textuelles brutes. Le prétraitement du texte est une étape fondamentale dans chaque pipeline NLP et LLM.

Leçon 2 • Entrées/Sorties de fichiers et sérialisation des données

Lisez et écrivez des fichiers texte, CSV et JSON pour persister et échanger des données IA. Connecte les scripts Python aux sources de données du monde réel utilisées dans les chapitres suivants.

Leçon 3 • Dictionnaires et ensembles

Stockez des paires clé-valeur et des collections uniques pour une recherche rapide et une déduplication. Ces structures sous-tendent les cartes de caractéristiques et les tables de vocabulaire dans les tâches NLP.

Leçon 4 • Listes et tuples en profondeur

Manipulez des séquences ordonnées à l'aide du slicing, des compréhensions et des méthodes intégrées. Les listes sont le conteneur principal pour les ensembles de données IA bruts et les sorties de modèles.

Leçon 1 • Algèbre linéaire avec NumPy

Effectuez la multiplication de matrices, la décomposition et la résolution de systèmes linéaires. Ces opérations sont le cœur mathématique des réseaux de neurones et de la réduction de dimensionnalité.

Leçon 2 • Indexation, slicing et remodelage

Sélectionnez, filtrez et remodelez les données de tableau à l'aide de techniques d'indexation avancées. Le remodelage est nécessaire avant d'introduire des données dans les couches des réseaux de neurones.

Leçon 3 • Agrégations statistiques et échantillonnage aléatoire

Calculez des statistiques descriptives et générez des échantillons aléatoires reproductibles pour les expériences IA. L'échantillonnage reproductible garantit une évaluation équitable du modèle et un benchmarking fiable.

Leçon 4 • Opérations vectorisées et broadcasting

Appliquez les mathématiques élément par élément et les règles de broadcasting pour éviter les boucles Python lentes. La vectorisation est le fondement de la performance de tous les calculs IA numériques.

Leçon 1 • Regroupement, agrégation et fusion

Résumez les données avec groupby et combinez les ensembles de données à l'aide d'opérations merge et join. Ces compétences permettent l'ingénierie des caractéristiques à partir de sources de données relationnelles multiples.

Leçon 2 • Nettoyage et transformation des données

Gérez les valeurs manquantes, les doublons et les types incorrects pour produire des ensembles de données propres. La qualité des données détermine directement la qualité des modèles IA entraînés.

Leçon 3 • Ingénierie des caractéristiques avec Pandas

Créez de nouvelles caractéristiques par le binning, l'encodage et l'application de fonctions personnalisées. Les caractéristiques conçues ont souvent le plus grand impact sur la précision du modèle.

Leçon 4 • Filtrage, tri et interrogation

Appliquez des filtres booléens, des chaînes de requête et des opérations de tri pour isoler les données pertinentes. Le sous-ensemble précis est essentiel pour créer des divisions d'apprentissage et de validation.

Leçon 1 • Fondamentaux de Matplotlib

Construisez des graphiques linéaires, en barres et des nuages de points à l'aide de l'API orientée objet de Matplotlib. Une base solide sur Matplotlib prend en charge chaque bibliothèque de visualisation de niveau supérieur.

Leçon 2 • Workflows d'analyse exploratoire des données

Combinez Pandas et les outils de visualisation pour profiler systématiquement un nouvel ensemble de données. Une EDA structurée réduit les surprises lors de l'entraînement et de l'évaluation du modèle.

Leçon 3 • Visualisation de la performance du modèle

Tracez des matrices de confusion, des courbes ROC et des courbes d'apprentissage pour évaluer les modèles IA. Les visuels de performance sont essentiels pour diagnostiquer le sous-apprentissage et le surapprentissage.

Leçon 1 • Apprentissage non supervisé et réduction de dimensionnalité

Regroupez les données avec K-Means et réduisez les dimensions avec PCA pour l'analyse exploratoire. Les méthodes non supervisées révèlent la structure cachée dans les ensembles de données IA non étiquetés.

Leçon 2 • L'API et le workflow de Scikit-Learn

Comprenez le modèle fit/predict/transform et construisez un pipeline ML complet. L'API unifiée rend la transition entre les modèles et les étapes de prétraitement transparente.

Leçon 3 • Apprentissage supervisé : classification

Entraînez la régression logistique, les arbres de décision et les classifieurs d'ensemble sur des données étiquetées. La classification est la tâche IA la plus courante dans les applications commerciales et de recherche.

Leçon 4 • Apprentissage supervisé : régression

Prédisez des cibles continues à l'aide de modèles de régression linéaire, polynomiale et régularisée. La régression sous-tend les cas d'utilisation de prévision, de tarification et d'estimation de la demande.

Leçon 1 • Boucles d'entraînement et optimisation

Implémentez des boucles d'entraînement complètes avec des fonctions de perte, des optimiseurs et des programmes de taux d'apprentissage. Une boucle d'entraînement bien structurée est le cœur de chaque expérience de deep learning.

Leçon 2 • Construction de réseaux de neurones avec nn.Module

Définissez des architectures de réseaux personnalisées à l'aide de nn.Module, de couches et de fonctions d'activation. La conception modulaire du réseau permet une expérimentation rapide avec différentes architectures.

Leçon 3 • Réseaux de neurones convolutionnels pour les images

Construisez des CNN avec des couches de convolution, de pooling et entièrement connectées pour les tâches d'image. Les CNN sont l'architecture dominante pour les applications IA de vision par ordinateur.

Leçon 4 • Fondamentaux des tenseurs et d'Autograd

Créez et manipulez des tenseurs PyTorch et comprenez la différenciation automatique. Autograd est le moteur de l'apprentissage basé sur le gradient dans tous les modèles de deep learning.

Leçon 1 • API LLM et ingénierie des prompts

Appelez les API LLM, structurez les prompts et analysez les réponses pour des tâches en aval. Un prompt efficace améliore considérablement la qualité de la sortie sans aucun entraînement de modèle.

Leçon 2 • Bibliothèque Hugging Face Transformers

Chargez des modèles et des tokenizers pré-entraînés depuis le Hub Hugging Face pour l'inférence. La bibliothèque Transformers donne accès à des milliers de modèles IA prêts à l'emploi.

Leçon 3 • Génération augmentée de récupération

Combinez la recherche vectorielle avec la génération LLM pour ancrer les réponses dans des documents externes. Le RAG réduit l'hallucination et permet aux LLM de répondre à des questions spécifiques à un domaine.

Leçon 4 • Fine-tuning des LLM sur des données personnalisées

Préparez des ensembles de données et exécutez un fine-tuning efficace en termes de paramètres pour adapter les modèles à de nouveaux domaines. Le fine-tuning offre une précision plus élevée que le simple prompting pour les tâches spécialisées.