Descriptif

Ce cours d'IA générative permet d'avoir une vision globale des différents modèles génératifs (texte, image, vidéo, etc.) et de comprendre les architectures deep-learning sous-jacentes. La pratique n'est pas en reste, avec la montée en compétence sur des outils d'exploitation de ces modèles (LangChain notamment) et des techniques avancées pour adapter les modèles à des besoins spécifiques, telles que le prompt engineering, le zero / few-shot learning et le fine-tuning. Ce cours présentera également des techniques permettant d'optimiser les résultats d'un LLM sur des informations ciblées, comme des données spécifiques à une organisation ou à un secteur particulier, via l'utilisation de vector databases et de la méthode RAG (Retrieval Augmented Generation).