Karteikarten: Maîtrise de l'IA Générative et MLOps — 18 Karten

GenAI — définition ?

IA capable de créer du contenu original.

MLOps — rôle ?

Automatiser déploiement, surveillance et gestion des modèles.

LLM — exemple ?

GPT, BERT.

Pipeline MLOps — fonction ?

Orchestrer cycle de vie des modèles.

RAG — technique ?

Combinaison recherche d'infos et génération.

Fine-tuning — processus ?

Adapter un modèle pré-entraîné à une tâche.

Compétences IA Générative — essentielles ?

Maîtrise LLM, Transformers, prompt engineering.

Data Science — étape clé ?

Modélisation, validation, industrialisation.

Validation croisée — but ?

Évaluer la performance d’un modèle.

CI/CD — objectif ?

Automatiser intégration et déploiement.

Cloud — avantage ?

Scalabilité, stockage, traitement Big Data.

Big Data — défi ?

Stockage, traitement et analyse volumineuse.

Hadoop — fonction ?

Stockage distribué, traitement massifs.

Spark — utilité ?

Traitement rapide de données volumineuses.

Déploiement — étape ?

Mise en production d’un modèle.

Orchestration — outil ?

Kubernetes, pour gérer conteneurs.

Applications métier IA — exemple ?

Chatbots, automatisation, analyse sémantique.

Projets entrepreneuriaux — étape initiale ?

Validation via MVP, business plan.