Tarjetas de memoria: Maîtrise de l'IA Générative et MLOps — 18 tarjetas

Todas las tarjetas

1Pregunta

GenAI — définition ?

Respuesta

IA capable de créer du contenu original.

2Pregunta

MLOps — rôle ?

Respuesta

Automatiser déploiement, surveillance et gestion des modèles.

3Pregunta

LLM — exemple ?

Respuesta

GPT, BERT.

4Pregunta

Pipeline MLOps — fonction ?

Respuesta

Orchestrer cycle de vie des modèles.

5Pregunta

RAG — technique ?

Respuesta

Combinaison recherche d'infos et génération.

6Pregunta

Fine-tuning — processus ?

Respuesta

Adapter un modèle pré-entraîné à une tâche.

7Pregunta

Compétences IA Générative — essentielles ?

Respuesta

Maîtrise LLM, Transformers, prompt engineering.

8Pregunta

Data Science — étape clé ?

Respuesta

Modélisation, validation, industrialisation.

9Pregunta

Validation croisée — but ?

Respuesta

Évaluer la performance d’un modèle.

10Pregunta

CI/CD — objectif ?

Respuesta

Automatiser intégration et déploiement.

11Pregunta

Cloud — avantage ?

Respuesta

Scalabilité, stockage, traitement Big Data.

12Pregunta

Big Data — défi ?

Respuesta

Stockage, traitement et analyse volumineuse.

13Pregunta

Hadoop — fonction ?

Respuesta

Stockage distribué, traitement massifs.

14Pregunta

Spark — utilité ?

Respuesta

Traitement rapide de données volumineuses.

15Pregunta

Déploiement — étape ?

Respuesta

Mise en production d’un modèle.

16Pregunta

Orchestration — outil ?

Respuesta

Kubernetes, pour gérer conteneurs.

17Pregunta

Applications métier IA — exemple ?

Respuesta

Chatbots, automatisation, analyse sémantique.

18Pregunta

Projets entrepreneuriaux — étape initiale ?

Respuesta

Validation via MVP, business plan.

Ponte a prueba con el cuestionario

Pon a prueba tus conocimientos con 9 preguntas sobre Maîtrise de l'IA Générative et MLOps.

1. Qu'est-ce que le MLOps ?

2. Quel est le nom du modèle de traitement du langage naturel de grande taille entraîné par OpenAI, mentionné dans le contenu comme exemple de LLM ?

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