AI Tutorials

Un guide pour les débutants sur TorchRL pour l'apprentissage par renforcement profond - apprenez à construire des agents RL avec PyTorch à travers des exemples pratiques.

Apprenez à configurer le projet DeepSeek Janus-Pro, à construire votre propre image Docker et à exécuter l'application web Janus localement sur votre ordinateur portable.

Affiner le premier modèle de raisonnement en source ouverte au monde sur l'ensemble de données de la chaîne de pensée médicale afin de construire de meilleurs médecins IA pour l'avenir.

Apprenez à configurer et à faire fonctionner le moteur physique Genesis sur Google Colab, en surmontant les difficultés d'installation et en commençant à réaliser des simulations physiques.

Découvrez le Codestral 25.01 de Mistral, y compris ses capacités, ses références et la manière de le configurer dans VS Code pour l'assistance au code.

Découvrez GitOps, son importance, les différentes approches et comment l'intégrer dans un projet d'IA.

Découvrez l'importance de la réduction de la dimensionnalité, ses techniques, et comment les appliquer à des ensembles de données d'images tout en visualisant et en comparant des données dans des espaces de moindre dimension.

Apprenez ce que sont les tâches du ChatGPT d'OpenAI, comment les utiliser, et découvrez 10 cas d'utilisation pratiques pour automatiser et planifier vos actions.

Apprenez à simplifier la création d'agents d'intelligence artificielle avec la nouvelle bibliothèque Python de Hugging Face, smolagents, et suivez un projet de démonstration pour la voir en action.

Découvrez les systèmes immunitaires artificiels (SIA) et comment ils peuvent être mis en œuvre en Python pour des tâches telles que la détection d'anomalies et l'optimisation.

CrewAI est une plateforme qui permet aux développeurs de construire et de déployer des flux de travail automatisés en utilisant plusieurs agents d'intelligence artificielle qui collaborent pour effectuer des tâches complexes.

Apprenez à construire une application RAG avec Llama 3.1 8B en utilisant Ollama et Langchain en configurant l'environnement, en traitant des documents, en créant des embeddings et en intégrant un retriever.