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Cours d'introduction à l'intelligence artificielle
Découvrez les bases de l'intelligence artificielle, notamment l'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux et le traitement du langage naturel.
Introduction à la programmation Python
Apprenez Python, un langage de programmation populaire, en couvrant les concepts fondamentaux pour tout, de développement web et logiciel à la science des données et à la qualité logicielle. Les compétences acquises incluent l'écriture de programmes Python 3 et la simplification du code.
Deep Learning appliqué avec PyTorch (de zéro à maîtrise)
Ce cours propose une introduction complète au Deep Learning en utilisant PyTorch, le framework le plus populaire pour la recherche en apprentissage automatique. En partant des fondamentaux des tenseurs, les étudiants suivront l'intégralité du flux de travail ML, la vision par ordinateur, l'ingénierie logicielle modulaire, le transfert d'apprentissage et le déploiement des modèles. Le programme est basé sur le "code d'abord", en mettant l'accent sur l'implémentation pratique et l'expérimentation.
Introduction à l'apprentissage profond
L'apprentissage profond est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui se concentre sur l'apprentissage de représentations de caractéristiques complexes et hiérarchiques à partir de données brutes en utilisant des réseaux de neurones artificiels. Ce cours couvre les principes fondamentaux, les mathématiques sous-jacentes, les concepts d'optimisation (descente de gradient, rétropropagation), les modules de réseau (couches linéaires, convolutionnelles, de pooling) et les architectures courantes (CNN, RNN). Les applications présentées incluent la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et l'apprentissage par renforcement. Les étudiants utiliseront la bibliothèque d'apprentissage profond PyTorch pour les implémentations et réaliseront un projet final sur une situation réelle.
Lab Magie de l'IA
Une structure de cours rigoureuse intégrant quatre grandes sections : les fondamentaux de l'IA, la génération de grands modèles (GenAI et LLM), les agents et la computation évolutionnaire (mis en avant comme une caractéristique de PolyU), et l'éthique. La logique du cours progresse séquentiellement à travers la Perception et les données (Leçons 1-3), la Cognition et la génération (Leçons 4-6), les Agents et l'évolution (Leçons 7-9), pour se terminer par l'éthique et l'avenir (Leçon 10).
Bootcamp Maîtrise de l'IA : Du zéro à l'architecte d'agents
Un bootcamp intensif de 5 sessions conçu pour transformer les débutants en architectes d'agents IA. Le programme couvre le cadre 'BRIC' pour l'ingénierie des prompts, l'accélération du contenu pour la lecture et la rédaction virale, l'automatisation au travail avec Excel et PowerPoint, la construction d'un 'Deuxième cerveau' à l'aide de RAG (Génération augmentée par recherche), et la création d'employés numériques autonomes.
Guide avancé en ingénierie de prompts
Un guide avancé complet pour maîtriser l'intelligence artificielle grâce à une logique structurée et des instructions précises. Le cours couvre les cadres structurels (CO-STAR), l'apprentissage peu supervisé (Few-Shot), le raisonnement en chaîne de pensée, les contraintes de format de sortie (JSON/Mardown) et la gestion du système de prompts afin de résoudre des problèmes tels que les hallucinations de l'IA et les sorties logiques médiocres.
OpenClaw : Architecture, Développement et Sécurité pour les Agents IA Locaux
Ce cours propose une analyse approfondie d'OpenClaw, un cadre open-source révolutionnaire pour les agents IA autonomes. Il déconstruit systématiquement l'architecture en couches du cadre, ses mécanismes de mémoire RAG local-first, ses protocoles d'automatisation du navigateur et son écosystème de compétences hautement évolutif. Le programme couvre la mise en œuvre pratique de workflows complexes, notamment les flux d'automatisation PIV et les modèles de comité à plusieurs agents. En outre, il analyse critiquement les compromis liés au matériel dans les paradigmes de déploiement de production et présente des stratégies de défense en profondeur contre les menaces de sécurité fondamentales telles que les vulnérabilités RCE et les attaques par injection de prompt. Ce cours vise à doter les développeurs seniors et architectes des moyens de concevoir des systèmes d'agents IA hautement autonomes tout en restant sécurisés et contrôlables.
HKU | China’s Ethnic Groups: Pluralism and Assimilation
Explore the diverse ethnic groups of China, their cultures, and the dynamics of pluralism and assimilation
PolyU | Concepts d'intelligence artificielle
Ce cours complet offre une introduction rigoureuse mais accessible à l'intelligence artificielle, conçu pour les étudiants de troisième cycle et les professionnels. Il comble le fossé entre les fondements historiques et les innovations de pointe, en parcourant des sujets allant de l'IA symbolique et des algorithmes de recherche aux techniques modernes telles que le Deep Learning et l'IA générative. Les étudiants exploreront des sujets essentiels comme la représentation du savoir, le raisonnement probabiliste et l'apprentissage automatique classique, avant de plonger profondément dans les réseaux neuronaux, les Transformers et les grands modèles linguistiques (LLM). Le cours met l'accent sur la fois la théorie et la pratique, en utilisant Python et des frameworks standard de l'industrie comme PyTorch pour implémenter des algorithmes, interagir avec des API modernes et aborder des questions cruciales liées à l'éthique et à la sécurité de l'IA.
PolyU | Introduction to Data Analytics
This is a foundational undergraduate course offered in Spring 2026 at PolyU that introduces students to the core concepts, methods, and tools of data analytics. The course builds a solid analytical foundation by integrating essential mathematics (linear algebra and calculus) with practical skills in R programming, data manipulation, and data visualization, and progresses to key analytical techniques such as Monte Carlo simulation, linear regression, and time-series analysis. Through a balanced mix of theory and hands-on practice, students learn how to analyze and interpret data systematically, with learning assessed through quizzes, assignments, a midterm test, and a final examination.
PolyU | Data Structures and Algorithms
Learn the fundamentals of data structures and algorithms, including arrays, linked lists, trees, sorting, and searching techniques.
Visual English Grammar - Welcome
Learn the basics of English grammar, vocabulary, and conversation skills.
Visual English Grammar - The Basics
Learn the basics of English grammar, vocabulary, and conversation skills.
Visual English Grammar - Intermediate Level
Learn the basics of English grammar, vocabulary, and conversation skills.
Visual English Grammar - Advanced Level
Learn the basics of English grammar, vocabulary, and conversation skills.
Visual English Grammar - English Tenses Mastery
Learn the basics of English grammar, vocabulary, and conversation skills.
Lighthouse for Hong Kong: Book 9
A comprehensive English language practice book designed for upper primary students in Hong Kong. It covers diverse themes including global cuisine, future technology, social events, detective mysteries, and classical fairy tales, focusing on reading comprehension, thematic vocabulary, and essential grammar structures.
人教版 英语 七年级 (上册)
本课程专为初中一年级学生设计，旨在通过打招呼、结识新朋友、家庭生活、校园环境及兴趣爱好等贴近生活的主题，帮助学生开启英语学习之旅。课程内容涵盖了26个字母的读写、基础语音规律（如元音发音）、核心词汇以及初级语法（如be动词及人称代词），注重听、说、读、写四项基本技能的协调发展。通过丰富的互动活动和项目式学习，引导学生在真实的语境中运用语言，提升沟通能力并培养跨文化意识。
SUSTech | Introduction to Sociology of Education
This General Education (GE) elective course offers a comprehensive introduction to the fundamental theories and frontier issues within the sociology of education. Designed to cultivate strong critical thinking and interdisciplinary analysis, particularly benefiting STEM students, the course equips learners to use sociological frameworks to objectively analyze contemporary social challenges and educational reforms. The small class size (maximum 32 students) fosters a highly interactive learning environment, supported by weekly readings of classic sociological texts. Key assignments include a group mid-term research design summary and an individual final presentation (30% of the final grade). No prerequisites are required.