Bonjour. Je suis salarié et, en travaillant comme développeur, je me suis intéressé à l’IA ; depuis l’an dernier, j’étudie en parallèle dans un graduate school d’intelligence artificielle en cours du soir.
En participant à des compétitions d’intelligence artificielle, en remportant même des prix, et en créant puis en ajustant moi-même divers modèles, j’en suis arrivé à un constat.
Les techniques comptent, bien sûr, mais au final, ce qui crée la différence de performance, c’est la compréhension des fondamentaux.
Appliquer rapidement un modèle via le vibe coding est devenu plus facile, mais lorsque les performances ne sont pas à la hauteur des attentes, il reste difficile d’en expliquer la cause et de l’améliorer.
J’ai particulièrement ressenti que, sans compréhension des bases mathématiques et des principes de l’intelligence artificielle, il est difficile d’analyser de manière structurelle où se situent les goulets d’étranglement.
C’est pourquoi, en m’appuyant sur ce que j’ai étudié et organisé, j’ai moi-même développé puis publié une plateforme d’apprentissage.
La plateforme est structurée comme un curriculum progressif, allant des mathématiques fondamentales jusqu’aux structures clés du deep learning.
📘 Part 1. Mathématiques fondamentales et intelligence artificielle
Ch.00 Mathématiques fondamentales et intelligence artificielle : apprendre le langage de l’IA
Ch.01 Fonctions : l’unité de base de l’IA qui relie l’entrée et la sortie
Ch.02 Exposants et fonction exponentielle : les mathématiques de la croissance et de l’activation
Ch.03 Fonction logarithmique : transformer la multiplication en addition, le langage pour concevoir la perte
Ch.04 Limites et ε-δ : définir le « se rapproche indéfiniment »
Ch.05 Continuité : une courbe sans rupture, ouvrir la porte à la dérivation
Ch.06 Dérivation et dérivée : la pente instantanée, la boussole de l’apprentissage
Ch.07 Règle de la chaîne : décomposer des fonctions imbriquées, le cœur de la rétropropagation
Ch.08 Dérivées partielles et gradient : le monde à plusieurs variables, la direction de la descente de gradient
Ch.09 Intégration : aire et accumulation, le pont vers les probabilités
Ch.10 Variables aléatoires et distributions de probabilité : exprimer l’incertitude en nombres
Ch.11 Moyenne et variance : le centre et la dispersion d’une distribution
Ch.12 Distribution uniforme et distribution normale : de l’initialisation à la prédiction
📗 Part 2. Comprendre la structure du deep learning
Ch.00 Premiers pas en deep learning : comment l’IA pense-t-elle ?
Ch.01 Produit scalaire : trouver les ressemblances entre les données
Ch.02 Multiplication matricielle : la magie de calculer en une seule fois
Ch.03 Couche linéaire : les poids qui déterminent l’importance
Ch.04 Fonction d’activation : donner à l’intelligence artificielle sa capacité de décision
Ch.05 Neurone artificiel : l’unité qui rassemble l’information et envoie un signal
Ch.06 Traitement par lots : apprendre en regroupant pour traiter d’un coup
Ch.07 Connexions de poids : des milliards de chaînes qui créent l’intelligence
Ch.08 Couche cachée : la profondeur invisible de la pensée
Ch.09 Réseau de neurones profond : la force de résoudre des problèmes plus complexes
Ch.10 Largeur et neurones : trouver davantage de caractéristiques en une fois
Ch.11 Softmax : transformer les résultats en niveau de confiance
Ch.12 Gradient et rétropropagation : apprendre à travers les erreurs
Ch.13 Récapitulatif général : une carte de l’intelligence artificielle en un coup d’œil
Il ne s’agit pas d’un simple résumé de concepts : le contenu est conçu pour suivre progressivement le flux des calculs et comprendre « pourquoi cela fonctionne ainsi ». L’approche est centrée sur la visualisation et l’interaction.
À l’avenir, je prévois d’élargir continuellement le contenu éducatif autour de l’IA, y compris le machine learning.
Ce n’est encore qu’une version initiale, mais elle est en amélioration continue.
Si vous me faites part de vos retours, je les intégrerai activement.
9 commentaires
Merci. Je vais l’utiliser pour étudier l’IA.
Merci. Nous prévoyons d’ajouter davantage de contenus. Revenez nous voir souvent !
Fonction. Question 15. $f(x) = -3x + 5, f(7) = -16
J’ai saisi 16, mais ça s’affiche comme incorrect.
Oups, je vais corriger l’erreur, merci !
Lorsqu’on saisit une réponse pendant le processus de résolution d’un problème, si la bonne réponse est un nombre négatif précédé de
-, le signe déjà présent n’est pas reconnu et la réponse est considérée comme incorrecte.Oups, je vais corriger l’erreur, merci !
C’était la première fois que j’appliquais AdSense, donc j’ai fait une erreur..! Je vais corriger ça, merci :)
Le contenu est bon, mais il y a trop de pop-ups publicitaires, ce qui rend la lecture difficile.
C’était la première fois que j’activais AdSense, donc j’ai fait une erreur..! Je vais corriger ça, merci :)