AI Tutorials

Apprenez à vous connecter à l'API OpenAI, à créer une clé API, à configurer un environnement Python et à construire un chatbot de base à l'aide de GPT-4.5.

Apprenez à construire un pipeline Agentic RAG à partir de zéro, en intégrant des sources de données locales et du web scraping pour générer des réponses contextuelles aux requêtes des utilisateurs.

Explorez l'IDE alimenté par l'IA avec des fonctionnalités telles que Cascade, Supercomplete et Memories, conçues pour stimuler la productivité des développeurs à l'aide du flux d'IA.

Apprenez à générer des images à l'aide de l'API Imagen 3 de Google avec Python, notamment en configurant votre environnement et en réglant des options telles que le ratio d'aspect et les filtres de sécurité.

Apprenez à utiliser l'API de Claude 3.7 Sonnet en construisant un analyseur de documents de recherche basé sur Gradio pour extraire des informations des PDF téléchargés.

Une introduction à la création de chatbots avec Amazon Lex. Apprenez à mettre en place et à configurer un bot, à l'utiliser avec des services dorsaux et à le déployer sur différentes plateformes.

Apprenez à utiliser l'énorme fenêtre contextuelle de Gemini 2.0 Flash pour créer un outil d'analyse des ventes SaaS qui répond aux questions commerciales sans avoir besoin de RAG.

Découvrez comment configurer un compte Databricks, enregistrer le modèle DeepSeek R1, le déployer sur un terminal et y accéder localement pour une intégration transparente de l'IA !

Découvrez le théorème du gradient de politique en RL et comment le dériver mathématiquement. Mettre en œuvre un algorithme basé sur les gradients de politique pour résoudre un environnement RL simple dans le gymnase.

Apprenez à mettre en œuvre le late chunking avec Jina AI pour améliorer la préservation du contexte et la précision de la recherche dans les applications RAG.

Apprenez à créer une implémentation simplifiée du cadre RStar en utilisant une combinaison de réseaux neuronaux, de raisonnement symbolique et de recherche arborescente de Monte Carlo (MCTS).

Du binaire à la nuance : découvrez comment la logique floue alimente les systèmes d'IA intelligents et imite le comportement humain en matière de prise de décision.