Maîtrise de l'IA Générative et MLOps

📋 Plan du Cours

1. GenAI & MLOps
2. Compétences en IA Générative
3. Data Science et Modélisation
4. Industrialisation et CI/CD
5. Technologies Cloud et Big Data
6. Déploiement et Orchestration
7. Applications métier en IA
8. Expérience professionnelle
9. Projets entrepreneuriaux

📖 1. GenAI & MLOps

🔑 Notions clés & Définitions

• GenAI (Intelligence Artificielle Générative) : Sous-domaine de l’IA qui consiste à créer des modèles capables de générer du contenu original (texte, images, vidéos) à partir de données d’apprentissage. Exemple : GPT, DALL·E.
• MLOps (Machine Learning Operations) : Ensemble de pratiques visant à automatiser, déployer, surveiller et maintenir en production des modèles de machine learning à grande échelle. Comparable à DevOps pour l’IA.
• LLM (Large Language Model) : Modèle de traitement du langage naturel de grande taille, entraîné sur d’énormes corpus pour comprendre et générer du texte. Exemple : GPT-4, BERT.
• Pipeline MLOps : Suite automatisée d’étapes (préparation, entraînement, déploiement, surveillance) permettant l’orchestration efficace du cycle de vie d’un modèle IA.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Technique combinant recherche d’informations (retrieval) et génération de contenu pour améliorer la pertinence des réponses d’un modèle IA, notamment dans les assistants conversationnels.
• Fine-tuning : Processus d’ajustement d’un modèle pré-entraîné sur un jeu de données spécifique pour…