Infrastructure et Plateformes d'IA : De l'Edge au Cloud

Pour créer des applications d'intelligence artificielle efficaces, vous devez comprendre à la fois le matériel physique qui les exécute et les frameworks logiciels qui les gèrent. Choisir la bonne infrastructure peut faire la différence entre un prototype lent et un système d'IA hautement évolutif et rentable. Ce cours vous guide à travers l'ensemble de la pile technologique de l'IA, expliquant comment les accélérateurs matériels et les bibliothèques logicielles fonctionnent ensemble. Vous acquerrez une compréhension claire de la façon dont les modèles sont entraînés dans des centres de données cloud massifs et déployés sur des dispositifs edge aux ressources limitées. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les différences fondamentales entre les CPUs, les GPUs, les TPUs, et les accélérateurs d'IA spécialisés. - Explorer les frameworks d'apprentissage automatique populaires comme PyTorch et TensorFlow pour sélectionner le bon outil pour votre projet. - Apprendre comment les modèles d'IA sont optimisés et déployés à l'aide de normes ouvertes comme ONNX pour la compatibilité multiplateforme. - Découvrir l'architecture de l'IA edge, exécutant des modèles localement sur des dispositifs Internet-of-Things (IoT) et mobiles. - Examiner les exigences de l'infrastructure cloud, y compris le rôle des bases de données vectorielles et des modèles modernes de génération augmentée par récupération (retrieval-augmented generation). - Comparer les compromis entre le matériel sur site (on-premise), l'entraînement basé sur le cloud et les stratégies de déploiement hybrides. Vous commencerez par les concepts fondamentaux du calcul d'IA avant de passer aux architectures matérielles, aux frameworks logiciels et aux stratégies de déploiement. Grâce à des explications claires et des scénarios de conception pratiques, vous apprendrez à concevoir des systèmes d'IA de bout en bout. Ce cours est conçu pour les débutants, les développeurs et les décideurs technologiques qui souhaitent comprendre l'écosystème moderne de l'IA. Aucune expérience préalable en ingénierie matérielle ou en apprentissage automatique avancé n'est requise. Entrez dans le monde de l'architecture des systèmes d'IA et commencez à planifier votre prochaine application intelligente dès aujourd'hui.