Objectifs

• Acquérir une compréhension solide des concepts clés de l'IA générative, des modèles de langage large (LLM), et de la génération augmentée de récupération (RAG)
• Mettre en pratique les concepts théoriques en développant un agent conversationnel utilisant RAG
• Améliorer le système existant, explorer les développements récents dans le domaine de l'IA générative et envisager les futures évolutions

Programme

• Module 1 : Compréhension des Concepts Fondamentaux
• Introduction à l'IA Générative
• Introduction aux Modèles de Langage Large (LLM)
• Introduction à la génération augmentée de récupération (RAG)
• Présentation des Solutions de Déploiement pour les LLM
• Module 2 : Mise en Place d'un Agent Conversationnel avec RAG
• Introduction aux Environnements de Développement
• Mise en Place d'un Système de génération augmentée de récupération
• Création d’un agent conversationnel
• Tests et validation
• Module 3 : Mise Optimisation, Avancées et Perspectives
• Optimisation de l'Agent Conversationnel
• Introduction à l'Évaluation de Modèles d’IA
• Discussion sur les Avancées Récentes en IA Générative
• Perspectives