CodeCow/generative-ai-for-beginners
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Generative AI pour les débutants

21 leçons pour apprendre tout ce qu’il faut savoir pour commencer à créer des applications d’IA générative

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🌐 Prise en charge multilingue

Disponible via GitHub Action (Automatisé & Toujours à jour)

Français | Espagnol | Allemand | Russe | Arabe | Persan (Farsi) | Ourdou | Chinois (Simplifié) | Chinois (Traditionnel, Macao) | Chinois (Traditionnel, Hong Kong) | Chinois (Traditionnel, Taïwan) | Japonais | Coréen | Hindi | Bengali | Marathi | Népalais | Pendjabi (Gurmukhi) | Portugais (Portugal) | Portugais (Brésil) | Italien | Lituanien | Polonais | Turc | Grec | Thaï | Suédois | Danois | Norvégien | Finnois | Néerlandais | Hébreu | Vietnamien | Indonésien | Malais | Tagalog (Filipino) | Swahili | Hongrois | Tchèque | Slovaque | Roumain | Bulgare | Serbe (Cyrillique) | Croate | Slovène | Ukrainien | Birman (Myanmar)

IA générative pour les débutants (Version 3) - Un cours

Apprenez les bases de la création d’applications d’IA générative grâce à notre cours complet de 21 leçons proposé par les Cloud Advocates de Microsoft.

🌱 Pour bien commencer

Ce cours comprend 21 leçons. Chaque leçon aborde un sujet spécifique, donc vous pouvez commencer où vous voulez !

Les leçons sont classées en deux catégories : les leçons "Learn" qui expliquent un concept d’IA générative, et les leçons "Build" qui présentent un concept et des exemples de code en Python et TypeScript quand c’est possible.

Pour les développeurs .NET, consultez Generative AI for Beginners (.NET Edition) !

Chaque leçon propose aussi une section "Continuez à apprendre" avec des ressources complémentaires.

Ce dont vous avez besoin

Pour exécuter le code de ce cours, vous pouvez utiliser :

Nous avons créé une leçon Mise en place du cours pour vous aider à configurer votre environnement de développement.

N’oubliez pas de mettre une étoile (🌟) à ce dépôt pour le retrouver facilement plus tard.

🧠 Prêt à déployer ?

Si vous cherchez des exemples de code plus avancés, consultez notre collection d’exemples de code IA générative en Python et TypeScript.

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🙏 Envie d’aider ?

Vous avez des suggestions ou vous avez repéré des fautes ou des erreurs de code ? Signalez un problème ou créez une pull request

📂 Chaque leçon comprend :

  • Une courte vidéo d’introduction au sujet
  • Une leçon écrite dans le README
  • Des exemples de code Python et TypeScript compatibles avec Azure OpenAI et OpenAI API
  • Des liens vers des ressources supplémentaires pour approfondir

🗃️ Leçons

# Lien de la leçon Description Vidéo Ressources supplémentaires
00 Mise en place du cours Learn : Comment configurer votre environnement de développement Vidéo à venir En savoir plus
01 Introduction à l’IA générative et aux LLMs Learn : Comprendre ce qu’est l’IA générative et comment fonctionnent les grands modèles de langage (LLMs). Vidéo En savoir plus
02 Explorer et comparer différents LLMs Learn : Comment choisir le bon modèle pour votre cas d’usage Vidéo En savoir plus
03 Utiliser l’IA générative de façon responsable Learn : Comment créer des applications d’IA générative de manière responsable Vidéo En savoir plus
04 Comprendre les bases du prompt engineering Learn : Pratiques recommandées pour le prompt engineering Vidéo En savoir plus
05 Créer des prompts avancés Learn : Comment appliquer des techniques de prompt engineering pour améliorer les résultats de vos prompts. Vidéo En savoir plus
06 Créer des applications de génération de texte Créer : Une application de génération de texte avec Azure OpenAI / OpenAI API Vidéo En savoir plus
07 Créer des applications de chat Créer : Techniques pour concevoir et intégrer efficacement des applications de chat. Vidéo En savoir plus
08 Créer des applications de recherche avec bases de données vectorielles Créer : Une application de recherche qui utilise les embeddings pour rechercher des données. Vidéo En savoir plus
09 Créer des applications de génération d’images Créer : Une application de génération d’images Vidéo En savoir plus
10 Créer des applications IA low-code Créer : Une application d’IA générative avec des outils low-code Vidéo En savoir plus
11 Intégrer des applications externes avec Function Calling Créer : Qu’est-ce que le function calling et ses cas d’usage pour les applications Vidéo En savoir plus
12 Concevoir l’UX pour les applications IA Apprendre : Comment appliquer les principes de design UX lors du développement d’applications d’IA générative Vidéo En savoir plus
13 Sécuriser vos applications d’IA générative Apprendre : Les menaces et risques pour les systèmes d’IA et les méthodes pour les sécuriser. Vidéo En savoir plus
14 Cycle de vie d’une application d’IA générative Apprendre : Les outils et métriques pour gérer le cycle de vie des LLM et le LLMOps Vidéo En savoir plus
15 Retrieval Augmented Generation (RAG) et bases de données vectorielles Créer : Une application utilisant un framework RAG pour récupérer des embeddings depuis une base de données vectorielle Vidéo En savoir plus
16 Modèles open source et Hugging Face Créer : Une application utilisant des modèles open source disponibles sur Hugging Face Vidéo En savoir plus
17 Agents IA Créer : Une application utilisant un framework d’agent IA Vidéo En savoir plus
18 Fine-tuning des LLMs Apprendre : Le quoi, pourquoi et comment du fine-tuning des LLMs Vidéo En savoir plus
19 Créer avec les SLMs Apprendre : Les avantages de créer avec les Small Language Models Vidéo à venir En savoir plus
20 Créer avec les modèles Mistral Apprendre : Les caractéristiques et différences des modèles de la famille Mistral Vidéo à venir En savoir plus
21 Créer avec les modèles Meta Apprendre : Les caractéristiques et différences des modèles de la famille Meta Vidéo à venir En savoir plus

🌟 Remerciements spéciaux

Un grand merci à John Aziz pour la création de tous les GitHub Actions et workflows

Bernhard Merkle pour ses contributions clés à chaque leçon afin d’améliorer l’expérience d’apprentissage et de code.

🎒 Autres cours

Notre équipe propose d’autres cours ! Découvrez :

Avertissement :
Ce document a été traduit à l’aide du service de traduction IA Co-op Translator. Bien que nous nous efforcions d’assurer l’exactitude, veuillez noter que les traductions automatisées peuvent contenir des erreurs ou des imprécisions. Le document original dans sa langue d’origine doit être considéré comme la source faisant autorité. Pour les informations critiques, il est recommandé de recourir à une traduction humaine professionnelle. Nous déclinons toute responsabilité en cas de malentendus ou d’interprétations erronées résultant de l’utilisation de cette traduction.