En choisissant un pays, vous voyez les cours disponibles dans votre région.
⏱ 2 h 42 min📚 27 leçons🎧 Version audio
Implémentation pratique des LLM pour les développeurs Python
Passez du développement traditionnel à l'ingénierie IA en apprenant à intégrer les LLM, RAG et les systèmes multi-agents dans des applications Python de production.
💬Instructeur IA Posez une question sur n'importe quelle leçon et obtenez une réponse claire à tout moment.
🕐Commencez quand vous voulez Sans horaires ni délais : apprenez à votre rythme, quand vous voulez.
🌐En français Leçons, exercices et certificat : tout entièrement dans votre langue.
À propos de ce cours
Vous êtes un développeur Python cherchant à exploiter la puissance des grands modèles linguistiques (LLM) mais ne savez pas par où commencer ? La demande de compétences pratiques en ingénierie IA croît rapidement, obligeant les développeurs à aller au-delà des simples appels d'API et à implémenter des solutions robustes et conscientes des données.
Ce cours fournit les connaissances essentielles axées sur le code nécessaires pour passer à un rôle d'ingénieur IA. Vous apprendrez des modèles d'implémentation accessibles et concrets qui vous permettront de construire des applications intelligentes sans nécessiter de matériel spécialisé ou de connaissances académiques avancées.
Ce que vous apprendrez :
* Comprendre les composants clés des grands modèles linguistiques (LLM) et leurs applications pratiques dans des contextes commerciaux.
* Pratiquer des techniques efficaces d'ingénierie de prompt pour des sorties LLM fiables, contrôlables et sécurisées.
* Appliquer la génération augmentée par récupération (RAG) à l'aide de bases de données vectorielles pour ancrer les LLM avec des données personnalisées et propriétaires.
* Construire et orchestrer des systèmes multi-agents complexes et orientés vers un objectif à l'aide de frameworks Python modernes.
* Configurer des modèles de base pour le service et des modèles d'accès API pour le déploiement d'applications alimentées par LLM.
Le cours commence par les principes fondamentaux des LLM et la terminologie clé, puis passe rapidement aux modèles d'implémentation pratiques comme RAG, la construction d'agents et les considérations de déploiement de base, en utilisant des exemples de code Python propres et prêts pour la production. Ce cours est conçu pour les développeurs Python qui découvrent le domaine de l'ingénierie IA et qui ont besoin d'une introduction pratique axée sur le code. Aucune expérience préalable en apprentissage profond ou en apprentissage automatique n'est requise.
Commencez à construire des applications puissantes et intelligentes dès aujourd'hui.
Contenu du cours
Ce que vous recevez
📜Certificat de fin Ajoutez-le à votre profil LinkedIn
💬Tuteur AI personnel Bloqué sur une leçon ? Pose n'importe quelle question à ton tuteur intégré, à tout moment.
🎧Version audio incluse Apprenez en déplacement, sans écran
♾️Accès à vie Revenez quand vous voulez, sans expiration
📱Téléphone ou ordinateur Fonctionne partout, sur tout appareil
💸Remboursement 14 jours Sans poser de questions
⚡Court et ciblé 2 h 42 min de contenu pratique
Certificat de fin
Chaque cours terminé sur PickAClass délivre un diplôme comme celui-ci — original, avec son propre code, vérifiable par URL et détaillé sur ce qui a été réellement démontré.
P
PickAClass
Profil de compétences · vérifiable
Document
Certificat de Maîtrise
Ceci certifie que
Prénom Nom
a démontré avec succès la maîtrise de
Implémentation pratique des LLM pour les développeurs Python
Compétences démontrées
✓
Analyse des modèles comportementaux
Fondamental
1.2 h
✓
Cadres d'architecture décisionnelle
Compétent
1.4 h
✓
Conception de tests A/B
Compétent
1.7 h
✓
Rédaction comportementale
Avancé
1.9 h
P
PickAClass — Prénom Nom
Implémentation pratique des LLM pour les développeurs Python
Page 2 sur 2
Détail de performance
Résumé du parcours
Leçons terminées14 / 14
Questions d'entraînement26 / 28
Devoirs rendus4 (moy. 4,5 / 5)
Projet de finÉvalué — 4,6 / 5
Pratique totale6.2 h
Référence de performance
Rang de cohorteTop 12% sur 1,625
Temps jusqu'à l'achèvement11 jours (médiane : 22)
Score de maîtrise91 / 100
Score aux questions d'entraînement94%
Vérification de compétenceParcours de compétence vérifié