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Intelligence Artificielle pour Débutants - Un Programme

Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac
IA Pour Débutants - Sketchnote par @girlie_mac

Explorez le monde de l'Intelligence Artificielle (IA) avec notre programme de 12 semaines et 24 leçons ! Il inclut des leçons pratiques, des quiz et des laboratoires. Le programme est adapté aux débutants et couvre des outils comme TensorFlow et PyTorch, ainsi que l'éthique en IA.

🌐 Support Multilingue

Pris en charge via GitHub Action (Automatisé & Toujours à jour)

Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Khmer | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

Préférez cloner localement ?

Ce dépôt inclut plus de 50 traductions de langues ce qui augmente considérablement la taille du téléchargement. Pour cloner sans traductions, utilisez le sparse checkout :

Bash / macOS / Linux :

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
cd AI-For-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

CMD (Windows) :

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
cd AI-For-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"

Cela vous donne tout ce dont vous avez besoin pour compléter le cours avec un téléchargement beaucoup plus rapide.

Si vous souhaitez que d'autres langues soient prises en charge, elles sont listées ici

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Ce que vous apprendrez

Carte mentale du cours

Dans ce programme, vous apprendrez :

  • Différentes approches de l’Intelligence Artificielle, y compris l’approche symbolique "classique" avec la Représentation des connaissances et le raisonnement (GOFAI).
  • Les Réseaux de Neurones et l’Apprentissage Profond, qui sont au cœur de l’IA moderne. Nous illustrerons les concepts derrière ces sujets importants à l’aide de code dans deux des frameworks les plus populaires - TensorFlow et PyTorch.
  • Les Architectures Neuronales pour travailler avec des images et du texte. Nous couvrirons des modèles récents mais pourrions être un peu en retard sur l’état de l’art.
  • Des approches d’IA moins populaires, comme les Algorithmes Génétiques et les Systèmes Multi-Agents.

Ce que nous ne couvrirons pas dans ce programme :

Trouvez toutes les ressources supplémentaires pour ce cours dans notre collection Microsoft Learn

Pour une introduction douce aux sujets IA sur le Cloud, vous pouvez envisager de suivre le parcours d’apprentissage Commencer avec l’intelligence artificielle sur Azure.

Contenu

Lien de la leçon PyTorch/Keras/TensorFlow Laboratoire
0 Configuration du cours Configurer votre environnement de développement
I Introduction à l’IA
01 Introduction et histoire de l’IA - -
II IA Symbolique
02 Représentation des Connaissances et Systèmes Experts Systèmes Experts / Ontologie /Graphe de Concepts
III Introduction aux Réseaux de Neurones
03 Perceptron Carnet Lab
04 Perceptron Multi-Couches et Création de notre propre Framework Carnet Lab
05 Introduction aux Frameworks (PyTorch/TensorFlow) et surapprentissage PyTorch / Keras / TensorFlow Lab
IV Vision par Ordinateur PyTorch / TensorFlow Explorer la Vision par Ordinateur sur Microsoft Azure
06 Introduction à la Vision par Ordinateur. OpenCV Carnet Lab
07 Réseaux Neuronaux Convolutifs & Architectures CNN PyTorch /TensorFlow Lab
08 Réseaux Pré-entraînés et Apprentissage par Transfert et Astuces d'Entraînement PyTorch / TensorFlow Lab
09 Autoencodeurs et VAEs PyTorch / TensorFlow
10 Réseaux Antagonistes Génératifs & Transfert de Style Artistique PyTorch / TensorFlow
11 Détection d'Objets TensorFlow Lab
12 Segmentation Sémantique. U-Net PyTorch / TensorFlow
V Traitement du Langage Naturel PyTorch /TensorFlow Explorer le Traitement du Langage Naturel sur Microsoft Azure
13 Représentation de Texte. Bow/TF-IDF PyTorch / TensorFlow
14 Embeddings Sémantiques. Word2Vec et GloVe PyTorch / TensorFlow
15 Modélisation du Langage. Entraîner vos propres embeddings PyTorch / TensorFlow Lab
16 Réseaux Neuronaux Récurrents PyTorch / TensorFlow
17 Réseaux Récurrents Génératifs PyTorch / TensorFlow Lab
18 Transformers. BERT. PyTorch /TensorFlow
19 Reconnaissance d'Entités Nommées TensorFlow Lab
20 Grands Modèles de Langage, Programmation de Prompt et Tâches Few-Shot PyTorch
VI Autres Techniques d'IA
21 Algorithmes Génétiques Carnet
22 Apprentissage par Renforcement Profond PyTorch /TensorFlow Lab
23 Systèmes Multi-Agents
VII Éthique de l'IA
24 Éthique de l'IA et IA Responsable Microsoft Learn: Principes pour une IA Responsable
IX Compléments
25 Réseaux Multi-Modalités, CLIP et VQGAN Carnet

Chaque leçon contient

  • Matériel de pré-lecture
  • Notebooks Jupyter exécutables, souvent spécifiques au framework (PyTorch ou TensorFlow). Le notebook exécutable contient également beaucoup de contenu théorique, donc pour comprendre le sujet, vous devez suivre au moins une version du notebook (soit PyTorch soit TensorFlow).
  • Laboratoires disponibles pour certains sujets, qui vous donnent l'opportunité d'essayer d'appliquer le matériel appris à un problème spécifique.
  • Certaines sections contiennent des liens vers des modules MS Learn qui couvrent des sujets liés.

Démarrage

🎯 Nouveau en IA ? Commencez ici !

Si vous êtes complètement nouveau en IA et souhaitez des exemples rapides et pratiques, consultez nos Exemples adaptés aux débutants ! Ceux-ci incluent :

  • 🌟 Bonjour Monde IA - Votre premier programme IA (reconnaissance de motifs)
  • 🧠 Réseau de Neurones Simple - Construisez un réseau de neurones à partir de zéro
  • 🖼️ Classificateur d’Images - Classifiez des images avec des commentaires détaillés
  • 💬 Analyse de Sentiment de Texte - Analyse des textes positifs/négatifs

Ces exemples sont conçus pour vous aider à comprendre les concepts d’IA avant d’aborder le programme complet.

📚 Configuration complète du programme

Suivez ces étapes :

Forker le dépôt : Cliquez sur le bouton "Fork" en haut à droite de cette page.

Cloner le dépôt : git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

N’oubliez pas d’étoiler (🌟) ce dépôt pour le retrouver plus facilement plus tard.

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Si vous avez des retours sur le produit ou des questions lors de la création, visitez notre forum développeur Azure AI Foundry

Quiz

Une note à propos des quiz : Tous les quiz se trouvent dans le dossier Quiz-app dans etc\quiz-app, ou en ligne ici. Ils sont liés depuis les leçons, le quiz app peut être lancé localement ou déployé sur Azure ; suivez les instructions dans le dossier quiz-app. Ils sont progressivement traduits.

Besoin d’aide

Avez-vous des suggestions ou trouvé des erreurs d’orthographe ou de code ? Ouvrez une issue ou créez une pull request.

Remerciements spéciaux

Autres programmes

Notre équipe produit d’autres programmes ! Découvrez :

LangChain

LangChain4j pour débutants
LangChain.js pour débutants
LangChain pour débutants

Azure / Edge / MCP / Agents

AZD pour débutants
Edge AI pour débutants
MCP pour débutants
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Série IA Générative

IA Générative pour débutants
IA Générative (.NET)
IA Générative (Java)
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Apprentissage Fondamental

ML pour débutants
Data Science pour débutants
IA pour débutants
Cybersécurité pour débutants
Développement Web pour débutants
IoT pour débutants
Développement XR pour débutants


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Copilot pour Programmation Assistée par IA
Copilot pour C#/.NET
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Avertissement :
Ce document a été traduit à l’aide du service de traduction automatique Co-op Translator. Bien que nous nous efforcions d’assurer l’exactitude, veuillez noter que les traductions automatiques peuvent contenir des erreurs ou des inexactitudes. Le document original dans sa langue native doit être considéré comme la source faisant foi. Pour les informations critiques, une traduction professionnelle humaine est recommandée. Nous ne sommes pas responsables des malentendus ou des mauvaises interprétations résultant de l’utilisation de cette traduction.