Parcours Complet en Intelligence Artificielle

8 Modules Spécialisés • Mathématiques Approfondies • Code From Scratch

Modules publiés4/8 modules disponibles

🎯 Durée totale: 126h • 📚 18 leçons

MODULE 1Disponible

Introduction à l'Intelligence Artificielle

Fondements de l'IA, ML vs DL, mathématiques essentielles (algèbre, gradients, probabilités)

⏱️ 8h📚 2 leçons

Histoire de l'IAANI/AGI/ASITest de TuringAlgèbre linéaireGradient descentThéorème de Bayes

MODULE 2Disponible

Apprentissage Supervisé

Régression linéaire, MSE, gradient descent, équation normale, régularisation Ridge/Lasso

⏱️ 12h📚 1 leçons🎓 Prérequis: Module 1

Régression linéaireMSE/RMSEGradient descentÉquation normaleRidge & LassoRégression polynomiale

MODULE 3Disponible

Apprentissage Non-Supervisé

Clustering K-Means, PCA, réduction de dimensionnalité, t-SNE

⏱️ 14h📚 2 leçons🎓 Prérequis: Module 1

K-MeansK-Means++PCADécomposition spectralet-SNEDBSCAN

MODULE 4Disponible

Deep Learning — Données Tabulaires

MLP, fonctions d'activation, forward pass, backpropagation, loss functions

⏱️ 16h📚 1 leçons🎓 Prérequis: Modules 1-2

Neurone artificielReLU/Sigmoid/TanhMLP architectureForward passUniversal ApproximationLoss functions

MODULE 5En préparation

Deep Learning — Computer Vision

CNN, convolutions, pooling, architectures célèbres (AlexNet, ResNet), transfer learning

⏱️ 18h📚 3 leçons🎓 Prérequis: Module 4

ConvolutionsPoolingCNN architectureAlexNetVGGResNetTransfer learning

MODULE 6En préparation

Deep Learning — NLP

Word embeddings, RNN, LSTM, attention mechanism, Transformers, BERT

⏱️ 20h📚 3 leçons🎓 Prérequis: Module 4

Word2VecGloVeRNN/LSTM/GRUAttentionSelf-attentionTransformersBERT

MODULE 7En préparation

Deep Learning — IA Générative

GANs, VAE, Diffusion Models, Stable Diffusion, génération d'images

⏱️ 18h📚 3 leçons🎓 Prérequis: Modules 4-5

GANsGenerator/DiscriminatorVAEDDPMStable DiffusionControlNet

MODULE 8En préparation

Deep Learning — Large Language Models

Architecture GPT, tokenization, fine-tuning, LoRA, RLHF, prompt engineering

⏱️ 20h📚 3 leçons🎓 Prérequis: Module 6

TokenizationGPT architectureLoRA/QLoRARLHFPrompt engineeringRAG

Légende

Disponible

En préparation

À Propos de ce Parcours

✨ Ce que vous apprendrez:

• Mathématiques complètes (algèbre, calcul, probabilités)
• Implémentations from scratch (NumPy)
• Architectures modernes (CNN, RNN, Transformers)
• Applications réelles et projets
• État de l'art (GPT, Stable Diffusion)

🎯 Format pédagogique:

• Formules mathématiques avec LaTeX
• Code Python commenté ligne par ligne
• Visualisations interactives
• Quiz et exercices corrigés
• Cheatsheets téléchargeables