du Machine learning aux LLMs

Ce cours offre une introduction complète au Machine Learning moderne, depuis les fondamentaux de la régression jusqu'aux techniques avancées de traitement du langage naturel. À travers des sessions pratiques et des exercices sur Google Colab, les participants développeront une compréhension solide des algorithmes, de l'optimisation et des applications concrètes du ML et du NLP.

Jour 1 : Introduction au Machine Learning

• Introduction au Machine Learning

Jour 2 : Classification et régression logistique

• Classification - Régression logistique

Jour 3 : Arbres de décision, overfitting et Random Forests

• Random forest, biais variance

Jour 4 : Compétition Kaggle - Pratique

• Kaggle housing prices competition

Jour 5 : Optimisation - Descente de gradient stochastique

• Gradient stochastique

Jour 6 : NLP classique

• NLP classique
• NLP moderne

Jour 7 : Reseaux de neurones

• Reseaux de neurones

Jour 8 : Reseaux de neurones Convolutionels et Recursifs

• Reseaux de neurones Convolutionels et Recursifs

Jour 9 : Huggingface, LLMs, et Transformers

• Huggingface
• DistillGPT2

Jour 10 : RAG time

• RAG