Conception et construction d'applications d'IA générative

L'IA générative transforme la façon dont nous construisons des logiciels, mais passer de simples prompts à des applications robustes prêtes pour la production nécessite une solide compréhension de l'architecture des systèmes. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux et les modèles de conception nécessaires pour construire des solutions fiables pilotées par l'IA. Vous passerez d'un développeur curieux à un architecte capable de concevoir, implémenter et évaluer des applications alimentées par des grands modèles linguistiques (LLM). En travaillant à travers des explications écrites claires et des présentations de code structurées, vous comprendrez comment intégrer des composants d'IA dans des systèmes logiciels modernes de manière sûre et efficace. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les architectures fondamentales des LLM, la terminologie clé et comment les modèles transformer traitent le texte. - Appliquer des techniques d'ingénierie des prompts pour guider programmatiquement le comportement du modèle et la structure de sortie. - Configurer des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) pour connecter les LLM à des sources de données externes. - Intégrer des bases de données vectorielles pour stocker et interroger efficacement des plongements sémantiques. - Concevoir des flux d'applications sécurisés qui gèrent les limitations du modèle, les hallucinations et les limites de débit des API. - Explorer les concepts de base du MLOps pour surveiller, évaluer et maintenir les applications d'IA générative en production. Le voyage commence par la terminologie essentielle et les mécanismes fondamentaux des modèles linguistiques, avant de passer étape par étape par les modèles d'application, l'intégration des données et les meilleures pratiques de production. Ce cours est conçu pour les développeurs de logiciels, les architectes de systèmes et les passionnés de technologie qui souhaitent une compréhension fondamentale de la conception d'applications d'IA. Aucune expérience préalable en apprentissage automatique n'est requise, bien qu'une familiarité de base en programmation soit utile. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser les modèles architecturaux de l'ère de l'IA générative.