Découvrez nos cours
Parcourez notre catalogue complet d'expériences d'apprentissage propulsées par l'IA, dans toutes les disciplines.
Résultats 148
Mon Petit Agent IA
AI000Mon Petit Agent IA
Conçu pour les élèves de maternelle, ce cours transforme des concepts complexes d'informatique — tels que les agents, l'apprentissage évolutionnaire, la formulation de commandes (prompting) et même l'entropie négative — en expériences concrètes, ludiques et adaptées à l'âge. Sur cinq leçons, les enfants acquièrent une base solide en littératie en intelligence artificielle : comprendre ce qu'est l'IA et comment elle aide les humains, apprendre à formuler des instructions claires (prompting), explorer des « assistants » spécialisés en IA (agents) et le travail d'équipe, découvrir comment l'IA apprend à partir des données et des erreurs, puis participer à un projet guidé de co-création humain-IA qui favorise la créativité, la responsabilité et des valeurs liées à une technologie au service du bien commun.
Introduction à la programmation Python
AI001Introduction à la programmation Python
Apprenez Python, un langage de programmation populaire, en couvrant les concepts fondamentaux pour tout, des développements web et logiciels à la science des données et à la garantie de qualité. Les compétences acquises incluent l'écriture de programmes Python 3 et la simplification du code.
Apprentissage profond appliqué avec PyTorch (De zéro à maîtrise)
AI002Apprentissage profond 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 progresseront à travers l'ensemble du processus de machine learning, la vision par ordinateur, l'ingénierie logicielle modulaire, le transfert d'apprentissage et le déploiement des modèles. Le programme est orienté "code-first", mettant l'accent sur l'implémentation pratique et l'expérimentation.
Introduction à l'apprentissage profond
AI003Introduction 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 neuronaux artificiels. Le 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) ainsi que 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 basé sur une situation réelle.
Laboratoire Magique de l'IA
AI004Laboratoire Magique de l'IA
Une structure de cours rigoureuse intégrant quatre grandes parties : les fondamentaux de l'IA, la génération par 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 & Données (L1-3), la Cognition & Génération (L4-6), les Agents & Évolution (L7-9), et se termine par l'Éthique & l'Avenir (L10).
Bootcamp Maîtrise de l'IA : De zéro à architecte d'agents
AI005Bootcamp Maîtrise de l'IA : De zéro à 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 d'Ingénierie des Prompt pour les Grands Modèles Linguistiques
AI006Guide Avancé d'Ingénierie des Prompt pour les Grands Modèles Linguistiques
Un guide avancé et complet pour maîtriser l'ingénierie des prompts pour les grands modèles linguistiques à travers une logique structurée et des instructions précises. Le cours couvre les cadres structurels (CO-STAR), l'apprentissage par peu d'exemples (Few-Shot), le raisonnement en chaîne de pensée, les contraintes de format de sortie (JSON/Marckdown) et la gestion du système de prompts afin de résoudre des problèmes tels que les hallucinations par IA et les sorties logiques médiocres.
OpenClaw : Architecture, développement et sécurité pour les agents IA locaux
AI007OpenClaw : 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 injections de prompt. Ce cours vise à doter les développeurs seniors et architectes des outils nécessaires pour concevoir des systèmes d'agents IA possédant une grande autonomie tout en restant sécurisés et contrôlables.
Modèles de Langage à Grande Échelle pour Tous : Des Bases à l'Utilisation Pratique (Édition 2026)
AI008Modèles de Langage à Grande Échelle pour Tous : Des Bases à l'Utilisation Pratique (Édition 2026)
Ce cours constitue une introduction pratique et accessible aux modèles de langage à grande échelle (LLM), tels que ChatGPT et Gemini. Conçu pour les apprenants provenant de tout horizon, il explique de manière générale le fonctionnement des LLM, leurs capacités et limites, ainsi que la manière d'en tirer profit dans les études, le travail et la vie quotidienne. À travers des démonstrations pratiques et des exercices guidés, vous apprendrez des techniques d'élaboration de prompts, comment évaluer de manière critique les sorties, gérer les hallucinations et biais, et utiliser en toute sécurité et responsabilité des outils courants (documents, synthèses, traduction, traitement de données). À l’issue de ce cours, vous serez en mesure de créer votre propre « flux de travail LLM » pour des tâches concrètes – rédaction, recherche, planification, productivité – sans nécessiter de compétences avancées en programmation.
《神经和形态发育系统的演化计算及应用——通向通用人工智能的新途径》（15节课）
AI009L《神经和形态发育系统的演化计算及应用——通向通用人工智能的新途径》（15节课）
本书从计算建模的角度研究神经系统与形态（身体）的协同演化与发育。内容涵盖演化算法、基因调控网络、多细胞生长模型、神经可塑性规则以及脑-体协同演化等，旨在为通向通用人工智能（AGI）提供一种基于生物自适应机制的新途径。
Introduction aux Modèles de Langage à Grande Échelle pour Développeurs
AI010Introduction aux Modèles de Langage à Grande Échelle pour Développeurs
Ce cours est une version adaptée au chinois de la série de trois cours sur les modèles de langage à grande échelle lancée conjointement par Andrew Ng et OpenAI. Il couvre l'ingénierie de prompts, la construction de systèmes avec l'API ChatGPT, le développement d'applications LangChain et l'utilisation de LangChain pour accéder aux données privées. Le cours offre une introduction claire et accessible sur la manière d'utiliser les capacités des grands modèles de langage pour développer des applications dotées de fonctions de synthèse, d'inférence, de transformation, d'expansion et de chat.
IA générative pour débutants
AI011IA générative pour débutants
Un programme complet explorant les fondamentaux de l'IA générative, des grands modèles linguistiques, de l'ingénierie des prompts et du développement d'applications alimentées par l'IA à l'aide d'outils comme Azure OpenAI et la Power Platform.
Approfondissement sur les grands modèles de langage
AI012Approfondissement sur les grands modèles de langage
Ce cours propose une introduction complète et approfondie à l'histoire du développement des modèles de langage à grande échelle (LLM), à leurs architectures techniques fondamentales, aux paradigmes d'entraînement (pré-entraînement, fine-tuning et alignement), aux extensions multimodales, à l'ingénierie des prompts, au raisonnement en chaîne de pensée, aux agents, ainsi qu'à des sujets de pointe tels que la sécurité des modèles et la protection de la vie privée.
Tutoriel C++ moderne
AI013Tutoriel C++ moderne
Ce tutoriel vise à fournir aux développeurs expérimentés une référence rapide aux nouvelles fonctionnalités de C++11/14/17/20. Il couvre les améliorations de facilité d'utilisation du langage, les progrès en temps d'exécution, de nouveaux conteneurs, les pointeurs intelligents et la gestion de mémoire, les expressions régulières, la programmation concurrente, ainsi qu'un aperçu de C++20.
Introduction à la programmation en R
AI014Introduction à la programmation en R
Ce cours constitue une introduction complète à l'environnement de langage R, couvrant des sujets fondamentaux tels que les opérations de base sur les vecteurs numériques, les attributs d'objets, le traitement des tableaux et matrices, la gestion des listes et des cadres de données, ainsi que la modélisation statistique et la production de graphiques de haute qualité. Il convient particulièrement bien comme ouvrage d'introduction à l'analyse statistique et à la science des données.
Introduction à la programmation Julia
AI015Introduction à la programmation Julia
Un guide complet sur le langage de programmation Julia, un langage dynamique généraliste à haute performance particulièrement adapté au calcul scientifique et numérique. Ce cours couvre tout, du syntaxe de base et des types de données aux sujets avancés tels que la métaprogrammation, les cadres de données, le réseau et l'interaction avec les bases de données.
Tutoriel Git de Ry
AI016Tutoriel Git de Ry
Un guide complet sur le contrôle de version Git, passant des workflows de base comme l'étagement et les validations aux sujets avancés tels que le rebasage interactif, la collaboration à distance et le fonctionnement interne de la base de données d'objets Git.
Apprenez à programmer avec Go
AI017Apprenez à programmer avec Go
Une introduction pratique et conviviale au langage de programmation Go. Le cours est structuré en leçons courtes et gérables, avec un thème d'exploration spatiale, couvrant la programmation impérative, les types, les fonctions, les méthodes, les collections, l'état et la concurrence.
Guide utilisateur NumPy
AI018Guide utilisateur NumPy
Une vue d'ensemble complète et un guide technique introductif à NumPy, couvrant l'installation, la manipulation des tableaux, l'indexation, la diffusion et l'intégration avec C/C++.
Programmer en Elixir
AI019Programmer en Elixir
Un guide complet sur la programmation fonctionnelle et concurrente avec Elixir. Il aborde la transition du penser orienté objet vers le penser fonctionnel, le pattern matching, l'immutabilité, le modèle d'acteur pour la concurrence, et la construction de systèmes distribués robustes avec OTP.
JavaScript élégant : Une introduction moderne à la programmation
AI020JavaScript élégant : Une introduction moderne à la programmation
Un guide complet sur la programmation moderne en utilisant JavaScript. Ce cours couvre les principes fondamentaux de la programmation, la spécification du langage JavaScript, l'intégration avec les navigateurs web et le développement côté serveur avec Node.js, incluant cinq applications réelles basées sur des projets concrets.
Guide de programmation CUDA
AI021Guide de programmation CUDA
La ressource officielle et complète destinée aux développeurs pour apprendre le modèle de programmation CUDA et comment écrire un code haute performance exécuté sur les GPU NVIDIA. Ce guide couvre l'architecture de la plateforme, l'interface de programmation, les fonctionnalités avancées du matériel et les spécifications techniques.
Guide de programmation AMD HIP
AI022Guide de programmation AMD HIP
Un manuel technique complet sur l'interface Heterogeneous-compute Interface for Portability (HIP). Il fournit une API Runtime C++ et un langage de noyau permettant aux développeurs de créer des applications portables pour les GPU AMD et NVIDIA à partir d'un seul code source. Ce guide couvre l'installation, la configuration de l'environnement, les modèles de programmation, l'allocation de mémoire et les outils pour migrer du code CUDA vers HIP.
Introduction à la programmation Triton : Un tutoriel pratique
AI023Introduction à la programmation Triton : Un tutoriel pratique
Un tutoriel scientifique complet conçu pour offrir un parcours d'apprentissage complet sur Triton, un langage basé sur Python et un compilateur permettant d'écrire des noyaux GPU personnalisés. Le cours couvre les modèles de programmation, la sémantique du langage, le comportement numérique et l'optimisation des performances, en passant du traitement vectoriel de base à des opérateurs fusionnés et structurés par tuiles utilisés dans les systèmes modernes d'apprentissage profond.
Introduction à la programmation ROCm et HIP : Un tutoriel pratique
AI024Introduction à la programmation ROCm et HIP : Un tutoriel pratique
Un guide pratique et moderne sur la programmation GPU AMD avec ROCm et HIP. Il couvre l'ensemble de la pile logicielle, l'installation, les workflows de construction, la programmation des noyaux, la gestion de la mémoire, l'ingénierie des performances, l'utilisation des bibliothèques, le portage de CUDA et les bonnes pratiques en débogage en production.
Systèmes RAG pratiques : des bases de connaissances à la génération augmentée par recherche
AI025Systèmes RAG pratiques : des bases de connaissances à la génération augmentée par recherche
Ces notes de cours offrent une perspective système pour la construction de systèmes utilisables de génération augmentée par recherche (RAG). Le cours couvre l'ensemble du processus, y compris l'ingestion des données, les stratégies de découpage, le mapping des embeddings, le stockage vectoriel, la récupération hybride, le reranking et l'évaluation pour des applications d'IA fiables.
Analyse des structures de données et algorithmes en Python (2e édition)
AI028Analyse des structures de données et algorithmes en Python (2e édition)
Ce livre est un manuel classique sur les structures de données et les algorithmes utilisant Python. Il couvre le révision des bases de Python, l'analyse d'algorithmes (notation O), les structures de données de base (pile, file, liste), la récursivité, la recherche et le tri, ainsi que les algorithmes sur les arbres et les graphes. Grâce à des listes de code pratiques, il aide les lecteurs à comprendre comment implémenter efficacement divers types abstraits de données en Python.
Reinforcement Learning: An Introduction
AI029Reinforcement Learning: An Introduction
A comprehensive foundational textbook on reinforcement learning, covering key algorithms such as Q-learning, Sarsa, and TD-learning, while bridging the gap between tabular methods and function approximation.
Fondamentaux de l'IA générative en Python
AI030Fondamentaux de l'IA générative en Python
Un guide complet pour comprendre et mettre en œuvre l'IA générative et les grands modèles linguistiques (LLM). Ce cours couvre la transition des fondements théoriques au développement pratique en Python, incluant les GAN, les modèles de diffusion, les transformateurs, le fine-tuning et le déploiement en production.
Systèmes informatiques : Une perspective pour programmeurs (Édition mondiale)
AI031Systèmes informatiques : Une perspective pour programmeurs (Édition mondiale)
Une étude approfondie sur la manière dont les systèmes informatiques exécutent des programmes et stockent des informations. Ce cours comble le fossé entre la programmation de haut niveau et le matériel sous-jacent, en couvrant la représentation au niveau machine, l'architecture des processeurs, la hiérarchie mémoire et la programmation concurrente.