Cette formation intensive offre une immersion progressive et structurée dans l’univers de l’intelligence artificielle. Elle s’ouvre par une introduction aux fondements de l’IA, incluant l’histoire, les concepts clés et les outils standards, afin d’acquérir un socle de compréhension solide. Les participants découvrent ensuite les principaux outils no-code comme Gamma, NotebookLM, ChatGPT, Recraft et Cursor, à travers la création d’un site web sur une thématique libre, leur permettant de mettre immédiatement en pratique ces solutions.

La deuxième partie de la formation permet de se plonger dans le développement d’un modèle de langage (LLM) personnalisé et son fine-tuning. Elle couvre aussi bien les bases théoriques (réseaux de neurones, transformers, descentes de gradient, etc.) que les aspects pratiques, avec un apprentissage progressif de l’architecture et de la mise en œuvre en Python, depuis les modèles linéaires jusqu’aux transformers complets.

Enfin, la dernière phase s’intéresse à la mise en production d’un modèle de machine learning. Elle traite des enjeux de gestion de projet IA : cycle de vie, constitution et pilotage d’équipe, conduite du changement, écueils fréquents et recommandations techniques.

• Une vue résumée de l’histoire de l’IA
• Compréhension de comment fonctionne l’IA
• Une connaissance des termes clés ; Bonus : Lexique
• Une connaissance des outils standards en IA ; Bonus : nos recommandations
• Des idées de où l’IA peut vous aider
• Les outils d’IA No code
• Développer son propre LLM et le finetuner
• Comment mettre en production un modèle de ML - Couche projet & technique

À la fin de la formation, les participants seront capables de :

• Expliquer les bases de l’intelligence artificielle et ses principaux concepts.
• Utiliser des outils no-code pour prototyper des cas d’usage IA.
• Développer et fine-tuner un modèle de langage (LLM) en Python.
• Comprendre et appliquer le cycle de vie d’un projet IA.
• Présenter un projet IA de manière claire et professionnelle.

Cette formation combine rigueur académique, pratique opérationnelle et ouverture vers les technologies les plus avancées du domaine.