Ingénieur IA : Maîtrisez l’Intelligence Artificielle par la Pratique

Description

Cette formation transforme votre approche du développement IA. Oubliez la théorie pure : ici, chaque concept s’apprend en construisant de vrais projets. Vous développerez 6 applications IA complètes, depuis un playground LLM jusqu’à un système de recherche intelligent comparable à Perplexity.

L’objectif ? Vous rendre autonome dans la conception, le développement et le déploiement d’applications IA modernes. Vous maîtriserez les architectures avancées (Transformers, diffusion, agents), les techniques d’optimisation (RAG, fine-tuning, RLHF) et les frameworks de production.

Construire un playground LLM avec génération de texte avancée
Développer des chatbots performants avec RAG et prompt engineering
Créer des agents intelligents capables d'utiliser des outils web
Implémenter des capacités de raisonnement profond avec des modèles spécialisés
Générer des contenus multimodaux (texte vers image/vidéo)
Architecturer des systèmes IA scalables en production
Maîtriser les techniques d'évaluation et d'optimisation des modèles
Appliquer les dernières avancées en reinforcement learning (RLHF, PPO)
Comprendre et utiliser les modèles de raisonnement (famille "o", DeepSeek-R1)
Développer votre propre projet IA innovant

Course Curriculum

Projet 1 : Playground LLM Complet

Fondations des LLM et Architecture
Génération de Texte Avancée
Post-Training et Fine-tuning
Évaluation et Métriques

Projet 2 : Chatbot Support Client avec RAG

Projet 3 : Agent “Ask-the-Web” type Perplexity

Projet 4 : Capacités de Recherche Profonde avec Raisonnement

Projet 5 : Agent de Génération Multimodale

Projet 6 : Projet Capstone Personnel

🏅 This course come with Certification

DeepLearn Academy est le premier centre de formation spécialisé en Intelligence Artificielle en Tunisie et en Afrique, soutenue par l’expertise de DeepAI. Nous proposons les meilleures formations complètes et actualisées sur les technologies de demain, conçues pour répondre aux besoins réels du marché international.

Maîtrise de Python (NumPy, Pandas, frameworks web)
Connaissance basique du machine learning
Expérience avec Git et les environnements de développement
Accès à un GPU (local ou cloud) pour les projets
Budget API (~50€) pour les services LLM pendant la formation
Installation de Docker et Jupyter Notebook
Compte GitHub pour les projets collaboratifs