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Machine Learning (15h)

Deep Learning (15h)

NLP (15h)

IA Générative (15h)

✅ Certification officielle délivrée en fin de parcours
✅ Flexible : disponible en présentiel ou en ligne
✅ Accompagnement personnalisé pour maximiser votre progression

🚀 Pour les développeurs et ingénieurs logiciel :
Notre programme « AI for Software Engineering » vous permet de :

Développer plus vite et plus intelligemment avec l’IA

Bénéficier d’un accompagnement sur mesure

Profiter de la garantie Satisfait ou Remboursé

Formation accessible en 12h seulement

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Machine Learning – Comprendre, manipuler et entraîner vos premiers modèles

Deep Learning – Plonger dans les réseaux de neurones et leurs architectures

NLP – Apprendre comment une machine comprend et traite le langage

IA Générative – Générer texte, images, sons et explorer des cas concrets

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Vous voulez créer vos propres sites web, apprendre à coder et développer des projets dynamiques ? Cette formation Web Basique : HTML, CSS, JavaScript & PHP est faite pour vous ! 🎯

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👨‍💻 Un programme intensif de 40 heures, combinant cours dynamiques (24h) et coaching personnalisé (16h) pour vous garantir une progression rapide et efficace.

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Pourquoi choisir cette formation ?

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Apprentissage approfondi : Avec 30 heures dédiées au Deep Learning, 30 heures au NLP et 20 heures à l'IA Générative, vous maîtriserez les concepts clés et les techniques avancées.

Flexibilité : Choisissez entre un mode présentiel ou en ligne, selon vos préférences et votre emploi du temps.

Accompagnement personnalisé : Bénéficiez d'un suivi individualisé pour maximiser votre apprentissage et votre réussite.

Que vous soyez un professionnel cherchant à se perfectionner ou un étudiant ambitieux, cette formation est une opportunité unique pour vous positionner à l'avant-garde de l'innovation technologique. Ne manquez pas cette chance de transformer votre passion en expertise reconnue.

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What 𝗟𝗟𝗠 𝗰𝗼𝗻𝗰𝗲𝗽𝘁𝘀 are often asked in 𝗟𝗟𝗠/𝗠𝗟 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝘃𝗶𝗲𝘄?

Here’s a list asked in Google, Nvidia, Meta, Intuit and Adobe are ↓

𝗔𝗿𝗰𝗵𝗶𝘁𝗲𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲 & 𝗧𝗿𝗮𝗶𝗻𝗶𝗻𝗴
• Transformer Architecture (attention mechanisms
• Pre-training vs Fine-tuning
• Training Objectives (next token prediction)
• Context Window and Position Embeddings
• Tokenization Strategies
• Model Scaling Laws
• Parameter Efficient Fine-tuning (LoRA, QLoRA, Prefix Tuning)

𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗖𝗼𝗻𝘁𝗿𝗼𝗹
• Temperature and Top-p Sampling
• Prompt Engineering Techniques
• Few-shot Learning
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• Chain-of-Thought Prompting
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𝗟𝗟𝗠 𝗘𝘃𝗮𝗹𝘂𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻
• Perplexity
• ROUGE Scores
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• Human Evaluation Methods
• Benchmark Datasets (MMLU, BigBench, HumanEval)
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𝗢𝗽𝘁𝗶𝗺𝗶𝘇𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 & 𝗗𝗲𝗽𝗹𝗼𝘆𝗺𝗲𝗻𝘁
• Quantization Techniques (4-bit, 8-bit)
• Model Distillation
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• Inference Optimization
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𝗦𝗮𝗳𝗲𝘁𝘆 & 𝗘𝘁𝗵𝗶𝗰𝘀
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Hello, there's good news! If you're interested in diving deeper into applications 😉or learning😉! This is where you can begin!🌠

Run your LLM in the right hardware?
1- Estimation :
For efficient deployment and scalability, it is essential to know how much GPU RAM is required to support a large language model (LLM). In order to estimate GPU memory, use the formula $M = [P * 4B / (32 / Q)] * 1.2$, where M stands for memory in gigabytes, P for parameters, 4B for bytes per parameter, Q for bit depth, and 1.2 for a 20% overhead. Real-world situations can be estimated using this computation. This is essential for producing scenarios since it guarantees smoother deployment and avoids hardware constraints.
There are some tools available for checking the number of needed GPUs such as: https://huggingface.co/spaces/Vokturz/can-it-run-llm

2- Further optimization
Optimization can be achieved through various techniques, which are defined as follows:
1- Quantization: This technique reduces the precision of model weights and activations (e.g., from 32-bit floating-point to 16-bit or 8-bit), significantly decreasing memory usage and speeding up inference without major accuracy loss. ==>https://arxiv.org/abs/1712.05877 .

2- Pruning: Pruning removes unnecessary or less important neurons or parameters from the model, reducing its size and computation requirements while maintaining most of its performance. ==>https://arxiv.org/abs/1506.02626.

3- Knowledge Distillation: This method involves training a smaller, "student" model to mimic the performance of a larger, "teacher" model, transferring the knowledge and resulting in a lightweight version. Explore further. ==>https://arxiv.org/abs/1503.02531