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Apprenez les bases de la création d'applications d'IA générative grâce à notre cours complet en 21 leçons proposé par les Cloud Advocates de Microsoft.
Ce cours comprend 21 leçons. Chaque leçon aborde un sujet spécifique, alors commencez où vous voulez !
Les leçons sont classées soit comme des leçons "Apprendre" expliquant un concept d'IA générative, soit comme des leçons "Construire" qui expliquent un concept avec des exemples de code en Python et TypeScript lorsque cela est possible.
Pour les développeurs .NET, consultez IA Générative pour Débutants (Édition .NET) !
Chaque leçon inclut également une section "Continuer à apprendre" avec des outils d'apprentissage supplémentaires.
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Service Azure OpenAI - Leçons : "aoai-assignment"
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Catalogue de modèles sur GitHub Marketplace - Leçons : "githubmodels"
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API OpenAI - Leçons : "oai-assignment"
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Une connaissance de base de Python ou TypeScript est utile - *Pour les débutants absolus, consultez ces cours Python et TypeScript
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Un compte GitHub pour forker ce dépôt entier sur votre propre compte GitHub
Nous avons créé une leçon Configuration du cours pour vous aider à configurer votre environnement de développement.
N'oubliez pas de mettre une étoile (🌟) à ce dépôt pour le retrouver plus facilement plus tard.
Si vous recherchez des exemples de code plus avancés, consultez notre collection d'exemples de code d'IA générative en Python et TypeScript.
Rejoignez notre serveur Discord officiel Azure AI Foundry pour rencontrer et réseauter avec d'autres apprenants suivant ce cours et obtenir du soutien.
Posez vos questions ou partagez vos retours sur le produit dans notre forum des développeurs Azure AI Foundry sur GitHub.
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- Une courte vidéo d'introduction au sujet
- Une leçon écrite située dans le README
- Des exemples de code Python et TypeScript prenant en charge Azure OpenAI et l'API OpenAI
- Des liens vers des ressources supplémentaires pour continuer votre apprentissage
| # | Lien de la leçon | Description | Vidéo | Apprentissage supplémentaire |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Configuration du cours | Apprendre : Comment configurer votre environnement de développement | Vidéo à venir | En savoir plus |
| 01 | Introduction à l'IA générative et aux LLMs | Apprendre : Comprendre ce qu'est l'IA générative et comment fonctionnent les modèles de langage (LLMs). | Vidéo | En savoir plus |
| 02 | Explorer et comparer différents LLMs | Apprendre : Comment choisir le bon modèle pour votre cas d'utilisation | Vidéo | En savoir plus |
| 03 | Utiliser l'IA générative de manière responsable | Apprendre : Comment créer des applications d'IA générative de manière responsable | Vidéo | En savoir plus |
| 04 | Comprendre les bases de l'ingénierie des prompts | Apprendre : Pratiques exemplaires d'ingénierie des prompts | Vidéo | En savoir plus |
| 05 | Créer des prompts avancés | Apprendre : Comment appliquer des techniques d'ingénierie des prompts pour améliorer les résultats. | Vidéo | En savoir plus |
| 06 | Créer des applications de génération de texte | Créer : Une application de génération de texte utilisant Azure OpenAI / OpenAI API | Vidéo | En savoir plus |
| 07 | Créer des applications de chat | Créer : Techniques pour construire 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 utilisant des 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 avec peu de code | Créer : Une application d'IA générative utilisant des outils à faible code | Vidéo | En savoir plus |
| 11 | Intégrer des applications externes avec l'appel de fonctions | Créer : Qu'est-ce que l'appel de fonctions et ses cas d'utilisation pour les applications | Vidéo | En savoir plus |
| 12 | Concevoir l'UX pour les applications IA | Apprendre : Comment appliquer les principes de conception 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 sécuriser ces systèmes. | Vidéo | En savoir plus |
| 14 | Le cycle de vie des applications d'IA générative | Apprendre : Les outils et métriques pour gérer le cycle de vie des LLM et les LLMOps | Vidéo | En savoir plus |
| 15 | Récupération augmentée par génération (RAG) et bases de données vectorielles | Créer : Une application utilisant un cadre RAG pour récupérer des embeddings à partir de bases de données vectorielles | 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 cadre d'agent IA | Vidéo | En savoir plus |
| 18 | Affiner les LLMs | Apprendre : Quoi, pourquoi et comment affiner les LLMs | Vidéo | En savoir plus |
| 19 | Créer avec les SLMs | Apprendre : Les avantages de créer avec des 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 |
Un grand merci à John Aziz pour avoir créé toutes les actions GitHub et workflows.
Bernhard Merkle pour ses contributions clés à chaque leçon afin d'améliorer l'expérience des apprenants et du code.
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Avertissement :
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