Si vous vous intéressez à l’intelligence artificielle (IA) et souhaitez acquérir rapidement des compétences pratiques, NVIDIA propose huit formations gratuites idéales pour les débutants. A l’heure actuelle, les compétences en IA, même en Afrique, et particulièrement au Gabon, sont de plus en plus indispensables pour devenir pertinent dans le monde du travail et de l’entrepreneuriat en général.
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Ces cours en ligne vous aideront à comprendre les principes fondamentaux de l’IA, à manipuler du matériel comme Jetson Nano et à explorer des techniques avancées telles que l’IA générative. Découvrez comment chaque module peut vous aider à progresser :
1. L’IA générative expliquée
Contenu : Apprenez à définir et expliquer l’IA générative, explorez ses applications, ses défis et les opportunités qu’elle offre dans divers secteurs.
Lien du cours : L’IA générative expliquée
Pourquoi c’est intéressant ?
- Comprendre les bases de la création de contenu (texte, image, audio…) automatisé.
- Aperçu global des débouchés et des enjeux éthiques.
2. Démarrer avec l’IA sur Jetson Nano
Contenu : Configurez Jetson Nano avec une caméra, collectez et annotez des données d’image, entraînez des réseaux neuronaux puis exécutez la phase d’inférence directement sur ce mini-ordinateur.
Lien du cours : Démarrer avec l’IA sur Jetson Nano
Pourquoi c’est intéressant ?
- Appréhender le matériel dédié à l’IA embarquée.
- Se familiariser avec le flux de bout en bout : de la collecte de données à l’inférence en temps réel.
3. Introduction à l’IA dans le centre de données
Contenu : Étudiez les bases de l’IA, du machine learning (ML) et du deep learning. Découvrez également l’architecture GPU et son rôle dans les déploiements IA, ainsi que la configuration nécessaire pour un cluster.
Lien du cours : Introduction à l’IA dans le centre de données
Pourquoi c’est intéressant ?
- Comprendre l’infrastructure requise pour faire tourner des projets IA d’envergure.
- Apprendre à optimiser les ressources matérielles et logicielles dans un environnement de centre de données.
4. Accélérer les flux de travail en science des données avec zéro changement de code
Contenu : Découvrez comment passer d’un flux de travail CPU à un flux GPU sans avoir à réécrire votre code, et comment réduire efficacement le temps de traitement de vos données.
Lien du cours : Accélérer les flux de travail en science des données
Pourquoi c’est intéressant ?
- Idéal pour les data scientists qui souhaitent booster leurs pipelines.
- Gagner en performances sans investir trop d’efforts dans la refonte du code.
5. Augmentez votre LLM en utilisant Retrieval Augmented Generation
Contenu : Familiarisez-vous avec la RAG (Retrieval Augmented Generation) et son processus de récupération. Approfondissez les composants RAG de NVIDIA AI Foundations.
Lien du cours : Augmentez votre LLM en utilisant RAG
Pourquoi c’est intéressant ?
- Apprendre à intégrer des modèles de langage de grande taille avec des bases de connaissances externes.
- Optimiser les réponses et la pertinence des agents conversationnels.
6. Construire un cerveau en 10 minutes
Contenu : Découvrez comment les réseaux neuronaux utilisent les données pour apprendre et plongez dans les mathématiques derrière un neurone.
Lien du cours : Construire un cerveau en 10 minutes
Pourquoi c’est intéressant ?
- Parfait pour comprendre concrètement les rouages d’un réseau de neurones.
- Introduction pratique aux concepts fondamentaux de l’IA.
7. Création d’applications d’IA vidéo en périphérie sur Jetson Nano
Contenu : Créez des pipelines DeepStream pour analyser plusieurs flux vidéo, intégrez différentes entrées et sorties, et tirez profit de moteurs d’inférence comme YOLO pour la détection d’objets.
Lien du cours : Création d’applications d’IA vidéo en périphérie
Pourquoi c’est intéressant ?
- Parfait pour développer des solutions de vision par ordinateur en temps réel.
- Maitriser l’analyse vidéo et le traitement multi-flux en périphérie.
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