Les meilleurs contenus pour se former à l'IA pour les développeurs

Intelligence Artificielle

L’IA offre aux développeurs un éventail d’outils révolutionnaires, allant du machine learning aux modèles génératifs. Pour approfondir ces domaines, les Éditions ENI proposent des contenus de formation à jour, comme le livre "L’IA et la génération de texte – Comprendre et maîtriser ChatGPT, Gemini, Perplexity, Mistral, Claude", un guide pratique explorant les techniques de prompt engineering et des études de cas concrets sur l’utilisation des IA génératives dans des scénarios professionnels.
Les vidéos techniques, telles que "PyTorch – Exploitation de données et développement d’un réseau de neurones en Python", permettent d’appréhender la création de modèles de Deep Learning complexes grâce à la flexibilité de PyTorch, idéale pour la recherche et le développement.

Les développeurs souhaitant optimiser leur interaction avec l’IA trouveront également la vidéo "Prompt Engineering : L'art de bien parler à une Intelligence Artificielle", qui dévoile des méthodes pour maximiser l’efficacité des outils comme ChatGPT via des requêtes précises et structurées.

Pour obtenir une vision plus globale des tenants et aboutissants de l'IA (Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? Quels sont les chatbots d’IA les plus efficaces ? Quels métiers pour travailler dans l'intelligence artificielle ? Comment se former à l’IA ?), découvrez notre nouvel article en cliquant ici.

Intelligence Artificielle

Le Machine Learning et l'IA générative avec Python De la théorie à la pratique (2e édition)

L’Intelligence Artificielle au service des métiers de l'IT Comprendre et maîtriser la révolution IA

PHP et intelligence artificielle : concepts, outils et applications

PyTorch Exploitation de données et développement d’un réseau de neurones en Python

Machine Learning Implémentation en Python avec Scikit-learn (2e édition)

Scratch 3 S'initier à la programmation, à la robotique et à l’IA par le jeu (2e édition)

Traitement automatique du langage naturel avec Python Le NLP avec spaCy et NLTK

L’intelligence artificielle expliquée Des concepts de base aux applications avancées de l’IA

Le Deep Learning pour le traitement d’images Classification, détection et segmentation avec Python et TensorFlow

Prompt Engineering L’art de bien parler à une Intelligence Artificielle

Comprendre les réseaux de neurones artificiels Concepts et exemples

Gradient Boosting Exploitez les arbres de décision pour le Machine Learning (XGBoost, CatBoost, LightGBM)

Les réseaux de neurones avec TensorFlow

Machine Learning Concepts et enjeux

Data Scientist et langage R Autoformation aux bases de l'intelligence artificielle dans l'univers de la data (3e édition)

Chatbot Créer et déployer un agent conversationnel en JavaScript

Azure Machine Learning Studio Développez vos modèles de Machine Learning dans Azure

C# et AWS Coffret de 2 livres : Exploitation des services cognitifs pour l'Intel - Version en ligne