Ce cours explore les modèles de conception avancés pour les grands modèles linguistiques (LLM), en mettant l’accent sur la génération augmentée par la recherche, la personnalisation contextuelle et l’ingénierie des prompts adaptée aux solutions d’entreprise. Ces techniques améliorent les performances des LLM, les rendant ainsi plus fiables dans des scénarios métier complexes.

Les apprenants seront guidés à travers des stratégies sophistiquées visant à optimiser les LLM dans des contextes professionnels, telles que la recherche hybride, la génération augmentée par la recherche (RAG) et l’ingénierie avancée des prompts. La formation se concentre sur les défis liés à l’adaptation contextuelle et à la gestion des « hallucinations », aidant ainsi les apprenants à répondre aux besoins spécifiques des entreprises. Ce cours allie de manière unique la théorie technique à des applications concrètes, permettant ainsi aux professionnels d’affiner et d’intégrer les LLM au sein d’environnements complexes. Les avis d’experts et les cadres pratiques donnent aux apprenants les moyens de mettre en œuvre des solutions LLM robustes et évolutives qui génèrent des résultats commerciaux. Ce cours s’adresse aux professionnels de l’IA, de la science des données et des technologies d’entreprise qui souhaitent créer et perfectionner des solutions d’IA à l’échelle de l’entreprise. Il est recommandé d’avoir des connaissances de base en apprentissage automatique et en IA. Ce cours constitue la deuxième partie d’une Spécialisation en trois modules conçue pour offrir un parcours d’apprentissage complet dans ce domaine. Bien qu’il apporte une valeur ajoutée et des compétences pratiques en soi, les apprenants à la recherche d’un parcours plus intégré et approfondi auront tout intérêt à suivre l’intégralité de la Spécialisation.