IA générative pour débutants

 (microsoft.github.io)
1 points par GN⁺ 2023-11-25 | 1 commentaires | Partager sur WhatsApp
  • Un cours d’introduction en 21 leçons conçu par les Microsoft Cloud Advocates pour permettre aux développeurs qui créent leur première app d’IA générative de suivre le parcours des concepts à l’implémentation
  • Les leçons sont réparties entre Learn, centré sur la théorie, et Build, avec des exemples de code ; lorsque c’est possible, des exemples Python et TypeScript sont fournis
  • Les travaux pratiques peuvent être exécutés avec Azure OpenAI Service, GitHub Marketplace Model Catalog ou l’API OpenAI, ce qui offre un large choix d’environnements d’apprentissage
  • Chaque leçon comprend une courte introduction vidéo, une documentation README, des exemples de code et des liens pour approfondir, ce qui facilite un apprentissage autonome
  • Des traductions dans plus de 50 langues sont proposées, mais le clonage local peut devenir volumineux ; pour exclure les fichiers de traduction, l’usage du sparse checkout est utile

Un cours d’introduction en 21 leçons

  • Generative AI for Beginners est un cours d’introduction aux applications d’IA générative créé par les Microsoft Cloud Advocates
  • Il comprend au total 21 leçons, chacune couvrant un sujet autonome, ce qui permet de commencer à l’endroit souhaité
  • Les leçons sont divisées en deux types
    • Learn : explique les concepts de l’IA générative
    • Build : couvre à la fois les concepts et des exemples de code
  • Lorsque c’est possible, des exemples de code Python et TypeScript sont fournis
  • Les développeurs .NET peuvent consulter Generative AI for Beginners (.NET Edition)
  • Chaque leçon inclut une section Keep Learning qui rassemble des ressources d’apprentissage supplémentaires

Prérequis pour les travaux pratiques

  • Pour exécuter le code du cours, il est possible d’utiliser l’une des options suivantes
  • Des connaissances de base en Python ou en TypeScript facilitent l’apprentissage
    • Les grands débutants peuvent d’abord consulter les cours Python et TypeScript
  • Un compte GitHub est nécessaire pour forker l’ensemble du dépôt vers son propre compte
  • La configuration de l’environnement de développement est traitée dans la leçon Course Setup

Prise en charge des traductions et optimisation du clonage local

  • Le cours inclut des traductions dans plus de 50 langues et propose des traductions maintenues à jour automatiquement via GitHub Action
  • La liste des langues prises en charge comprend notamment l’arabe, le chinois, le français, l’allemand, l’hindi, le japonais, le coréen, l’espagnol et le vietnamien
  • Les fichiers de traduction peuvent augmenter la taille de téléchargement du dépôt
  • Pour cloner rapidement sans les traductions, il est possible d’utiliser le sparse checkout afin d’exclure translations et translated_images
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git
cd generative-ai-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

Structure de base des leçons

  • Chaque leçon contient les éléments suivants
    • Une courte introduction vidéo au sujet
    • Une leçon sous forme de documentation basée sur un README
    • Des exemples de code Python et TypeScript compatibles avec Azure OpenAI et l’API OpenAI
    • Des liens vers des ressources pour poursuivre l’apprentissage

Parcours complet des leçons

Ressources supplémentaires et moyens de participer

À lire aussi

1 commentaires

 
GN⁺ 2023-11-25
Avis sur Hacker News

  • Je serais curieux d’avoir des recommandations de cours ou de livres qui expliquent non pas comment utiliser l’IA générative, mais comment elle fonctionne réellement

  • Je me demande s’il existe un parcours d’apprentissage pour quelqu’un qui n’a jamais fait d’IA/ML
    J’ai demandé à ChatGPT, qui m’a recommandé de commencer par l’algèbre linéaire, puis de passer au calcul différentiel et intégral, aux probabilités et statistiques ; l’étape 2 serait les bases du machine learning, et l’étape 3 le deep learning et les réseaux de neurones
    Je ne sais pas à quel point cette suggestion est pertinente, et je suis développeur logiciel

    • Ce n’est pas le bon parcours pour apprendre les bases du deep learning
      Il suffit de suivre Intro to Machine Learning d’Andrew Ng et les cours Deep Learning sur Coursera
      J’ai entendu dire que le livre Deep Learning de Goodfellow et al. est aussi plutôt bon, mais je ne l’ai pas lu moi-même
      Refaire entièrement des cours standard de calcul ou d’algèbre linéaire te ferait perdre du temps
      Mieux vaut apprendre seulement les maths pertinentes enseignées au début des cours d’IA ou des livres de deep learning, et sauter les 90 % non pertinents de chaque matière d’introduction
      Je dis ça en tant que quelqu’un qui construisait des réseaux de neurones from scratch il y a une dizaine d’années
    • J’aime beaucoup plus l’algèbre linéaire que le calcul, mais j’ai l’impression que pour suivre un vrai cours d’algèbre linéaire, il faut déjà un certain niveau de maturité mathématique, qui se construit via le calcul
      Connaître le calcul permet d’entrer dans la théorie de l’approximation, par exemple les approximants de Padé, un domaine magnifique à l’intersection du calcul et de l’algèbre linéaire
      Quoi qu’il en soit, Schaum's Outline of Linear Algebra est probablement le meilleur livre d’algèbre linéaire que j’aie lu jusqu’ici, et il aborde aussi un peu d’algèbre abstraite
    • Tout dépend beaucoup de ce que tu veux réellement faire
      1. Utiliser des modèles existants : le plus simple est généralement un service web payant ; la voie plus difficile consiste à les installer en local, ce qui nécessite un bon ordinateur
      2. Comprendre comment les modèles fonctionnent
      3. Comprendre globalement où va cette tendance
      4. Savoir entraîner ou affiner des modèles existants
        4.1 Créer un framework pour générer des modèles
        4.2 Créer un framework pour les tests, l’entraînement, l’inférence, etc.
      5. Concevoir des modèles : cela varie énormément selon le domaine, donc il faut se spécialiser si l’on veut aller en profondeur
      6. Enfin, créer une AGI
        Chacun demande des compétences différentes
        Pour certains, suivre l’actualité suffit ; pour d’autres, il faut savoir coder ; pour d’autres encore, la théorie ou la philosophie compte davantage
        On ne peut pas tout avoir, mais il est possible d’atteindre à peu près les quatre premiers sans aucune compétence liée au sujet au départ
        Bien sûr, devenir « expert » en éthique est la voie la plus facile
    • Ça dépend si tu veux utiliser ou construire
      Dans le second cas, la recommandation de ChatGPT est un bon point de départ ; dans le premier, ce type de cours est un bon début
    • Je recommande le cours zero to hero d’Andrej Karpathy
      Il est excellent, composé de 8 cours vidéo, et on peut suivre dans son propre notebook Jupyter
      Chaque cours dure environ 1 à 2 heures

  • Vu la vitesse des progrès et celle à laquelle de nouveaux paradigmes sont explorés, ce cours risque de devenir vite obsolète
    J’ai appris l’IA générative il y a 2 ans, et les outils que j’utilisais alors sont déjà tous dépassés

  • Je me demande s’il existe quelque chose de similaire côté open source

  • Ça ressemble trop à du marketing Azure, je n’aime pas trop

  • Si tu cherches un guide pratique sur l’utilisation des LLM, je recommande vivement « Hackers Guide to language models » de Jeremy Howard
    C’est une vidéo de 1 h 30 pleine d’informations pratiques : https://youtu.be/jkrNMKz9pWU

  • On dirait que ça nécessite un accès à Azure OpenAI, que les particuliers ne peuvent pas obtenir, et qui semble réservé à certains clients entreprise

  • Ça se lit beaucoup trop comme du matériel marketing, donc je ne comprends pas bien pourquoi c’est arrivé ici

    • Je ne vois pas trop quelle partie fait marketing
      J’ai parcouru le contenu, et ça me semble assez complet pour un technicien qui veut se lancer dans cette technologie