Un guide complet pour démarrer et progresser en apprentissage automatique (ML) et en intelligence artificielle (IA) en 2026 sans AUCUNE expérience dans le domaine, tout en restant à jour avec les dernières nouvelles et les techniques de pointe!
Nous proposons maintenant une gamme complète de cours sur l’IA qui comprend celui dont vous avez besoin! Découvrez-les ici.
Photo par Emma Matthews Digital Content Production sur Unsplash
On me pose la même question plusieurs fois par jour sur les réseaux sociaux. La question est « Comment puis-je commencer en apprentissage automatique? ». Elle prend souvent plusieurs formes, comme « Comment puis-je commencer gratuitement? », « Qu’est-ce que l’IA? Comment puis-je l’apprendre? », « Comment fonctionne l’IA? Par où puis-je commencer? », « Comment puis-je commencer si je n’ai aucune expérience comme développeur? », etc. J’ai donc décidé de rédiger un guide complet sur la façon de commencer en apprentissage automatique en 2026 sans aucune expérience, gratuitement. Ces questions pertinentes m’ont amené à chercher énormément de ressources et à conserver les meilleures dans un bloc-notes au cours de la dernière année afin de pouvoir répondre rapidement aux prochaines questions.
Aujourd’hui, je vais partager ce bloc-notes avec tout le monde, énumérer plusieurs excellentes ressources et vous donner quelques conseils pour apprendre et améliorer vos compétences en apprentissage automatique.
Qui peut devenir expert en apprentissage automatique en 2026?
Ce guide s’adresse à toute personne qui possède peu ou pas d’expérience en programmation, en mathématiques et/ou en apprentissage automatique. Il n’y a aucun ordre précis à suivre, mais un parcours classique irait du haut vers le bas en suivant l’ordre de cet article. Si vous n’aimez pas lire des livres, sautez cette section. Si vous ne voulez pas suivre un cours en ligne, vous pouvez aussi le sauter. Il n’existe pas une seule façon de devenir expert en apprentissage automatique et, avec de la motivation, vous pouvez absolument y arriver en créant vos propres étapes.
Mais le but de cet article est de proposer un parcours à toute personne qui souhaite se lancer en apprentissage automatique sans savoir par où commencer. Je sais qu’il peut être difficile de trouver le point de départ ou de savoir quoi faire ensuite lorsqu’on apprend quelque chose de nouveau. Surtout sans professeur ni personne pour nous guider. C’est pourquoi je vais présenter de nombreuses ressources importantes à consulter, classées par « difficulté » selon une courbe d’apprentissage linéaire. Si vous êtes plus avancé, vous pouvez simplement sauter certaines étapes.
Toutes les ressources présentées ici sont gratuites, à l’exception de certains cours en ligne et livres. Ceux-ci sont assurément recommandés pour mieux comprendre, mais il est tout à fait possible de devenir expert sans eux, en consacrant un peu plus de temps aux lectures en ligne, aux vidéos et à la pratique. Pour les cours payants, les liens de ce guide sont des liens affiliés. Utilisez-les si vous avez envie de suivre un cours, puisque ça me soutiendra. Merci et amusez-vous à apprendre! N’oubliez pas que ce choix vous appartient entièrement et qu’il n’est pas nécessaire. Ces ressources m’ont été utiles et pourraient aussi l’être pour d’autres.
N’ayez pas peur de revoir des vidéos ou d’apprendre les mêmes concepts à partir de plusieurs sources. La répétition est la clé du succès lorsqu’on apprend quelque chose de nouveau!
Retrouvez la liste complète sur GitHub.
Mainteneur : louisfb01, aussi actif sur YouTube et comme podcasteur si vous voulez en voir ou en entendre plus sur l’IA! Vous pouvez aussi en apprendre davantage deux fois par semaine dans mon infolettre personnelle! Abonnez-vous pour recevoir des nouvelles et des mises à jour sur l’IA expliquées clairement!
Mentionnez-moi sur Twitter @Whats_AI ou LinkedIn @Louis-François Bouchard si vous partagez la liste!
👀Si vous souhaitez soutenir mon travail, consultez ma page Patreon.
Table des matières
Voici une brève table des matières de cet article si vous souhaitez sauter immédiatement les premières étapes :
– Plongeons et commençons à apprendre l’apprentissage automatique!
– Commencez à apprendre sérieusement
– Lisez des articles en ligne
– Lisez des livres importants
– Aucune base en mathématiques pour le ML? Regardez ça!
– Aucune expérience en programmation? Pas de problème!
– Suivez des cours en ligne
– Pratiquez, pratiquez et pratiquez!
– Vous voulez construire des modèles ou applications de langage? Regardez ça, maintenant avec des LLMs!
– Plus de ressources
– Comment trouver un emploi
– Éthique de l’IA
– Conclusion
Notez qu’il existe aussi un dépôt pour cet article où toutes les ressources sont clairement identifiées afin que vous puissiez aussi les suivre dans l’ordre.
Plongeons et commençons à apprendre l’apprentissage automatique!
À mon avis, la meilleure façon de commencer à apprendre quoi que ce soit est de visionner de courtes vidéos YouTube d’introduction. Ce domaine ne fait pas exception. La plateforme compte des milliers de vidéos et de listes de lecture incroyables qui enseignent gratuitement des concepts importants de l’apprentissage automatique, et vous devriez absolument en profiter.
Voici quelques-unes des meilleures vidéos que j’ai trouvées. Elles vous donneront une excellente première introduction aux termes que vous devez connaître pour vous lancer dans le domaine.
https://www.youtube.com/WhatsAI
La première ressource que je recommanderais personnellement est une liste de lecture YouTube qui présente les termes les plus utilisés du domaine par Louis-François Bouchard. Cette liste de lecture est incontournable pour acquérir une compréhension de base de l’apprentissage automatique et de tous les termes fréquemment employés dans les ressources suivantes. Elle répond essentiellement à la célèbre question « Qu’est-ce que l’IA? » avec une série de très courtes vidéos d’une minute qui couvrent tous les termes les plus courants, des notions de base aux plus avancées. Il vous faudra moins de 30 minutes pour obtenir un aperçu complet du domaine et comprendre les bases de l’apprentissage automatique!
Après ces courtes vidéos, je vous suggère d’aller un peu plus loin dans les fondements de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage profond, et d’en apprendre davantage sur les réseaux neuronaux. Comprendre les réseaux neuronaux et la rétropropagation est la chose la plus importante lorsqu’on débute. Ça vous donne un énorme avantage lorsque vous vous plongez dans des conférences et des cours plus avancés.
Nous proposons maintenant un cours gratuit de 4 heures sur YouTube qui couvre exactement ces sujets : les bases de l’IA et des LLMs, et la façon de travailler avec eux. Découvrez-le ici.
https://www.youtube.com/c/3blue1brown
Heureusement pour nous, une autre chaîne incroyable appelée 3Blue1Brown a créé une série de vidéos qui couvrent ces concepts avec une grande clarté. Deux autres excellents endroits où commencer pour bien comprendre les mathématiques derrière le ML sont (1) cette série de vidéos de Weights & Biases et (2) la vidéo plus récente d’Andrej Karpathy, « The spelled-out intro to neural networks and backpropagation: building micrograd ».
Choisissez celle que vous préférez! N’ayez pas peur de revoir les vidéos ou de trouver vous-même une autre liste de lecture si certains aspects ne sont pas clairs! L’apprentissage passe par la répétition!
Maintenant que vous avez une bonne base sur ce qu’est un algorithme d’apprentissage automatique, son fonctionnement et sa façon d’apprendre grâce à la rétropropagation, vous êtes prêt à aller un peu plus loin avec des cours plus complets et avancés.
Plongez dans les sujets les plus actuels en comprenant les transformers et les LLMs, soit les modèles derrière ChatGPT!
- Luis Serrano, « Natural Language Processing and Large Language Models » : d’incroyables vidéos d’introduction au mécanisme d’attention, aux tokens, aux embeddings et à d’autres concepts qui vous aideront à mieux comprendre tout ce qui se cache derrière les grands modèles de langage comme GPT!
- Les vidéos du cours gratuit sur les LLMs de Louis-François Bouchard, « Train & Fine-Tune LLMs for Production Course by Activeloop, Towards AI & Intel Disruptor ». « Une liste de lecture pour notre cours sur les LLMs : Gen AI 360: Foundational Model Certification! »
Une autre façon facile de commencer et de continuer à apprendre est d’écouter des podcasts pendant vos temps libres. Vous allez au travail en voiture ou en autobus, ou vous avez de la difficulté à vous endormir? Écoutez des podcasts sur l’IA pour vous familiariser avec les termes et les patterns, puis découvrez le domaine grâce à des histoires inspirantes! Je vous invite à suivre quelques-uns de mes préférés, comme Lex Fridman, Machine Learning Street Talk, Latent Space Podcast et, évidemment, mon podcast : Louis-François Bouchard Podcast. Vous y découvrirez des personnes incroyablement talentueuses du domaine qui racontent des histoires inspirantes et partagent les connaissances qu’elles ont travaillé si fort à acquérir.
N’hésitez pas à continuer de regarder d’autres vidéos sur YouTube. La plateforme contient d’excellentes ressources et reste un outil d’apprentissage gratuit et sous-estimé!
Commencez à apprendre sérieusement
Cette étape est un peu plus longue que la précédente, puisque vous regarderez plusieurs heures d’excellents cours gratuits sur YouTube et apprendrez énormément.
S’il vous plaît, ne regardez pas ces cours en faisant autre chose. Ce sont d’excellentes ressources qui méritent toute votre concentration. Prenez des notes et posez des questions dans les communautés en ligne!
Ils sont aussi fascinants. Une fois que vous aurez trouvé la motivation d’appuyer sur « Play », vous serez accro jusqu’à la fin et apprendrez BEAUCOUP, je vous le promets!
Voici une courte liste des meilleurs cours que je vous suggère de regarder en premier. Ils sont classés selon leur « difficulté de compréhension ». On commence par une introduction et on termine avec une excellente spécialisation. Notez que même la spécialisation demeure une introduction à ce stade, mais elle vous préparera aux parties plus amusantes qui suivent! Évidemment, ils sont tous gratuits!
– Introduction to machine learning (Stanford)
– Introduction to deep learning (MIT)
– Deep learning specialization (Deeplearning.ai, Andrew Ng)
– MIT Deep Learning, le cours à jour de Lex Fridman sur l’apprentissage profond
– Deep Learning (with PyTorch), NYU, Yann LeCun
Lisez des articles en ligne
Comme on l’a démontré à plusieurs reprises, les humains apprennent mieux en répétant et en apprenant de différentes façons, par exemple en écoutant, en écrivant, en lisant et en regardant. C’est pourquoi il est aussi important de lire que de regarder des vidéos pour mieux comprendre.
Vous couvrirez plusieurs angles et aurez une vision plus complète de ce que vous tentez d’apprendre. Cette section présente de courts articles entièrement gratuits et facultatifs. De même, Medium est une plateforme incroyable pour trouver d’excellentes explications, notamment dans les publications Towards AI et Towards Data Science. J’y partage aussi mes propres articles et j’adore utiliser la plateforme. Vous pouvez vous abonner à Medium avec mon lien affilié ici si ça vous intéresse et si vous souhaitez me soutenir en même temps!
Notez que vous pouvez certainement trouver d’autres ressources par vous-même. Celles-ci ne sont que des suggestions basées sur mes choix personnels.
Voici 5 articles, tous disponibles ici sur Medium, que je vous suggère de lire avant de vous plonger dans des livres, dans la programmation ou dans des cours en ligne. Ce sont tous de courts textes qui deviennent vraiment utiles lorsque vous les combinez aux vidéos mentionnées plus haut.
- 5 Beginner-Friendly Steps to Learn Machine Learning and Data Science with Python : Daniel Bourke
- What is Machine Learning? : Roberto Iriondo
- Machine Learning for Beginners: An Introduction to Neural Networks : Victor Zhou
- A Beginners Guide to Neural Networks : Thomas Davis
- Understanding Neural Networks : Prince Canuma
- Reading lists for new MILA students : Anonyme
- The 80/20 AI Reading List : Vishal Maini
Maintenant que vous avez parcouru ces courtes lectures et ces vidéos, vous êtes assurément prêt à commencer à programmer et à pratiquer! Si vous sentez que vous avez besoin de mieux comprendre l’aspect théorique de l’apprentissage automatique, alors la prochaine section est pour vous. Sinon, vous pouvez passer directement aux sections sur la programmation, les cours en ligne ou la pratique ci-dessous pour apprendre de façon exponentielle!
Lisez des livres importants
Cette section est entièrement facultative, mais elle est fortement recommandée pour mieux comprendre les « coulisses » d’un algorithme d’apprentissage automatique. Les livres sont une excellente façon d’apprendre à votre rythme. Assurez-vous de tout comprendre avant de passer en mode pratique. N’ayez pas peur de relire des sections!
Comme vous le savez peut-être, la plupart des livres demandent beaucoup de travail à leurs auteurs et ne sont donc pas gratuits. Heureusement pour nous, il existe un livre incroyable qui est entièrement gratuit et accessible en ligne! Les autres peuvent être achetés sur Amazon. Voici certains des meilleurs livres pour les personnes qui préfèrent apprendre en lisant :
- Building LLMs for Production: Enhancing LLM Abilities and Reliability with Prompting, Fine-Tuning, and RAG : par Towards AI. « Découvrez les stacks technologiques essentielles pour adapter les grands modèles de langage à des applications réelles, notamment le prompt engineering, le fine-tuning et la génération augmentée par récupération. » (Vous pouvez aussi obtenir l’ebook ici. Écrivez-moi directement pour obtenir un bon rabais!)
- Deep learning book : gratuit en ligne
- Dive into Deep Learning : gratuit en ligne
- Probabilistic Machine Learning: An Introduction : gratuit en ligne
- Artificial Intelligence: A Modern Approach : facultatif (payant)
- Pattern Recognition and Machine Learning : facultatif (payant)
- Deep Learning with Python : facultatif (payant)
- Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms : Shai Shalev-Shwartz et Shai Ben-David, gratuit en ligne
- The LLM Engineer’s Handbook : construisez et améliorez des LLMs étape par étape, de la préparation des données au RAG et au fine-tuning, facultatif (payant)
D’excellents livres pour développer vos bases en mathématiques :
- Mathematics for Machine Learning : gratuit en ligne
- The Elements of Statistical Learning : facultatif (payant)
- Statistical Inference : facultatif (payant)
Une formation complète en calcul différentiel et intégral :
- Calculus: Concepts and Contexts : facultatif (payant)
- Single Variable Calculus: Concepts and Contexts : facultatif (payant)
- Multivariable Calculus: Concepts and Contexts : facultatif (payant)
Encore une fois, ces livres sont entièrement facultatifs, mais ils vous permettront de mieux comprendre la théorie et vous apprendront même certaines choses sur la programmation de vos réseaux neuronaux! Vous pouvez trouver davantage de livres gratuits en ligne, par exemple dans cette excellente liste de plus de 100 livres gratuits sur l’apprentissage automatique (des livres en libre accès, rien d’illégal!), que vous pouvez lire ou télécharger en ligne.
Vous êtes maintenant plus que prêt à commencer à programmer et à appliquer la théorie que vous avez apprise et maîtrisée.
Aucune base en mathématiques pour le ML? Regardez ça!
Ne stressez pas. Comme pour la plupart des choses dans la vie, vous pouvez apprendre les mathématiques! Voici d’excellentes ressources pour débutants et avancés afin de découvrir les mathématiques utilisées en apprentissage automatique. Je vous suggère de commencer par ces trois concepts très importants en apprentissage automatique (voici 3 excellents cours gratuits sur Khan Academy) :
- Linear Algebra : Khan Academy
- Statistics and probability : Khan Academy
- Multivariable Calculus : Khan Academy
Voici d’excellents livres et vidéos gratuits qui peuvent vous aider à apprendre avec une « approche plus structurée » :
- mathematicalmonk sur YouTube
- Mathematics for Machine Learning : Garrett Thomas
- An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer Texts in Statistics) : Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie et Robert Tibshirani
Si vous manquez encore de confiance en mathématiques, consultez la section sur les livres ci-dessus, où j’ai partagé plusieurs excellents livres pour bâtir de solides bases en mathématiques.
Vous avez maintenant de très bonnes bases en mathématiques pour l’apprentissage automatique et vous êtes prêt à aller plus loin!
Aucune expérience en programmation? Pas de problème!
Photo par Safar Safarov sur Unsplash
Cette section s’adresse aux débutants en programmation. Si vous n’avez aucune expérience en Python ou avec tout autre langage de programmation, elle vous aidera à démarrer et vous donnera d’excellentes bases pour programmer en apprentissage automatique.
Si vous êtes déjà assez à l’aise avec Python, vous pouvez passer directement à l’étape « Suivez des cours en ligne »!
Voici les meilleurs cours en ligne pour apprendre le volet programmation de l’apprentissage automatique :
Je veux mentionner rapidement que nous avons récemment lancé notre nouveau cours, « Python for Generative AI », où nous enseignons la programmation Python « comme un outil » pour travailler avec des systèmes d’IA. Si votre objectif est de faire ça plutôt que d’apprendre la programmation uniquement pour savoir programmer, découvrez-le sur la Towards AI Academy.
Vous devez d’abord apprendre Python. Une excellente façon de commencer est de suivre ce tutoriel interactif gratuit pour apprendre Python ou cet excellent tutoriel pratique sur l’apprentissage automatique.
Ensuite, vous pouvez suivre ce cours gratuit d’OpenClassrooms intitulé Learn Python Basics for Data Analysis, ou une série de vidéos gratuites comme celle-ci de Data Science Dojo.
Après ces deux ressources, si vous n’êtes toujours pas à l’aise avec Python, vous pouvez aller plus loin avec un cours payant d’IBM sur Coursera, Machine Learning with Python. Il vous préparera assurément à programmer vos premiers algorithmes d’apprentissage automatique et améliorera énormément vos compétences en programmation! Une autre excellente idée est de suivre une formation en ligne, comme celle de Data Science Dojo. Notez que ces formations sont souvent payantes et entièrement facultatives. Ce ne sont que d’autres ressources pour ceux qui souhaitent profiter d’une pratique plus « guidée » avec des séances en direct, des exercices exigeants et des projets sur lesquels travailler! Vous pouvez aussi trouver des exercices et des projets en ligne, par exemple avec Kaggle, puis rejoindre une communauté pour trouver des partenaires d’apprentissage et poser vos questions.
Validez vos compétences en Python avec ces 100 exercices NumPy. Il s’agit d’une excellente collection d’exercices rassemblés à partir de la liste de diffusion NumPy, de Stack Overflow et de la documentation de NumPy.
Enfin, voici un excellent tutoriel sur le Shell. Apprenez à utiliser le shell Unix! C’est incontournable pour les développeurs et les praticiens de l’IA.
Suivez des cours en ligne
Maintenant que vous comprenez bien la théorie derrière l’apprentissage automatique ET que vous possédez des bases en programmation, vous êtes prêt à vous lancer dans des cours d’apprentissage automatique. Évidemment, ils sont tous facultatifs. Encore une fois, le premier est gratuit et les autres sont payants, puisqu’ils vous enseigneront beaucoup de choses et que certains vous remettront même des certifications à ajouter à votre CV! Coursera est un excellent point de départ pour obtenir des certifications de grande valeur. J’ai énuméré certains des meilleurs cours ci-dessous. Je veux aussi souligner que Coursera offre d’excellentes aides financières ou bourses si vous n’avez pas les moyens de payer ces certificats. Pour faire une demande, vous devez simplement :
- Remplir une demande qui contient des renseignements sur votre formation, vos objectifs de carrière et votre situation financière.
- Vous engager à respecter leur code d’honneur et leur code de conduite.
Consultez leur page d’aide et présentez une demande!
Si vous ne voulez suivre aucun cours, vous pouvez passer à la section suivante et commencer à pratiquer par vous-même. Ce sera un peu plus difficile au début, mais vos compétences de recherche sur Google et votre motivation vous permettront assurément d’y arriver.
Si vous préférez être davantage guidé et suivre des étapes claires, voici les meilleurs cours à suivre (des notions de base jusqu’aux plus avancées) :
- Intro to Machine Learning, Kaggle (apprenez les idées fondamentales de l’apprentissage automatique et construisez vos premiers modèles)
- Get started in AI / AI For everyone, Andrew Ng
- Machine learning, Andrew Ng, Stanford
- Deep learning specialization, Andrew Ng
- TensorFlow (certificats professionnels)
- AI Engineering, IBM (certificats professionnels)
- Complete data science boot camp 2021
- AI Programming with Python : nanodiplôme complet
- Instructor-led Online Data Science Bootcamp, datasciencedojo (programme d’apprentissage complet de 16 semaines)
- Data Science Training + Industry Experience, datasciencedojo (programme complet de formation avec expérience d’une durée de 16 semaines)
- Cours d’apprentissage profond de fast.ai : gratuits
- DEEP LEARNING COURSE - François Fleuret : une introduction complète à l’apprentissage profond, avec des exemples dans le framework PyTorch. Il y a certains préalables.
Pour des applications précises, plongez directement :
- Devenez un pro du NLP avec la spécialisation en traitement automatique du langage naturel de deeplearning.ai sur Coursera : payant « Faites votre entrée dans le monde du NLP. Maîtrisez des techniques de pointe en NLP grâce à quatre cours pratiques! »
Mettez vos modèles en ligne et montrez-les au monde entier :
Vous êtes maintenant plus que prêt à commencer à pratiquer et à bâtir votre portfolio!
Pratiquez, pratiquez et pratiquez!
La pratique est la chose la plus importante en programmation. Et ça s’applique aussi à l’apprentissage automatique. Il peut être difficile de trouver un projet personnel sur lequel pratiquer. Vous devez trouver un problème à résoudre avant même de pouvoir commencer à programmer, ce qui peut être très difficile sans aide.
Heureusement, Kaggle existe. Ce site regorge de cours, de tutoriels et de compétitions gratuites. Vous pouvez participer gratuitement aux compétitions, télécharger leurs données, lire la description de leur problème, puis commencer immédiatement à programmer et à tester! Vous pouvez même gagner de l’argent en remportant des compétitions, et c’est un excellent ajout à votre CV. C’est peut-être la meilleure façon d’acquérir de l’expérience tout en apprenant énormément et même en gagnant de l’argent!
Mais Kaggle n’est pas le seul endroit où travailler sur des projets intéressants pour l’industrie qui vous permettront d’acquérir une expertise précieuse. Zindi est un site semblable basé en Afrique où vous pouvez participer à des projets d’IA extrêmement intéressants et aussi gagner des prix en argent (certains atteignent 10 000 $ US!). Plusieurs hackathons en IA valent la peine, et de nombreuses entreprises proposent des projets ou des compétitions semblables, comme les projets communautaires NVIDIA Jetson. Vous pouvez aussi obtenir des certifications sur le site de NVIDIA Jetson, puis recevoir du matériel et du soutien financier pour travailler sur des projets avec NVIDIA. Voici un excellent guide pour commencer avec le NVIDIA Jetson Nano si vous voulez voir si ça vous convient. Si ça ne vous attire pas, je vous recommande fortement de chercher les entreprises qui vous intéressent et de voir si elles financent des projets communautaires ou demandent de l’aide. Vous pourriez tenter d’améliorer leur code sur GitHub ou de travailler directement sur leurs projets. Les contributions significatives à des dépôts GitHub sont très bien perçues, et les recruteurs recherchent assurément un excellent profil GitHub!
Avant de terminer cette section, je veux souligner que vous pouvez aussi créer des équipes pour les compétitions Kaggle ou d’autres projets, puis apprendre avec d’autres personnes! Je vous suggère de rejoindre une communauté pour trouver une équipe et apprendre avec les autres. C’est toujours mieux que d’apprendre seul. La prochaine section est consacrée à ce sujet.
Une autre excellente occasion de réaliser des projets est de suivre des cours axés sur une application précise, comme From Beginner to Advanced LLM Developer. Ce cours vous apprend à reproduire le tuteur IA que nous avons construit chez Towards AI et se termine lorsque vous le mettez réellement en ligne!
Vous voulez construire des modèles ou applications de langage? Regardez ça, maintenant avec des LLMs!
J’ai reçu beaucoup de demandes de personnes qui souhaitent se concentrer sur le traitement automatique du langage naturel (NLP), soit des modèles qui traitent le langage, ou même apprendre l’apprentissage automatique uniquement pour des tâches de NLP. Cette section répond à ce besoin. Bon apprentissage du NLP!
- Voici un parcours complet pour maîtriser le NLP en 2022
- Devenez un pro du NLP avec la spécialisation en traitement automatique du langage naturel de deeplearning.ai sur Coursera : payant « Faites votre entrée dans le monde du NLP. Maîtrisez des techniques de pointe en NLP grâce à quatre cours pratiques! »
- Un nanodiplôme en NLP! : payant « Apprenez des techniques de pointe en traitement automatique du langage naturel pour traiter la parole et analyser le texte. Construisez des modèles probabilistes et d’apprentissage profond, comme des modèles de Markov cachés et des réseaux neuronaux récurrents, afin d’apprendre à l’ordinateur à réaliser des tâches comme la reconnaissance vocale, la traduction automatique et plus encore! »
- Le livre NLTK est une ressource gratuite pour apprendre les théories fondamentales derrière le NLP : https://www.nltk.org/book/
- Si vous cherchez à construire rapidement un modèle de classification de texte ou un vectoriseur de mots, fasttext est une bonne bibliothèque pour entraîner rapidement un modèle.
- Hugging Face est L’ENDROIT où trouver des modèles de NLP modernes, et l’organisation offre aussi un cours complet sur le sujet.
- SpaCy est excellent pour le NLP en production, puisqu’il gère la compréhension du langage naturel, la reconnaissance d’entités nommées, l’entraînement de modèles de classification et plus encore. Il permet aussi d’ajouter des étapes ou des modèles personnalisés au pipeline.
- Le prompting! Le prompting est une nouvelle compétence que vous devez maîtriser si vous voulez construire des applications liées au NLP. Il s’agit d’un excellent cours auquel je contribue, conçu pour enseigner le prompting et donner des conseils pour des modèles précis.
Entraînez, ajustez et utilisez de grands modèles de langage!
- LangChain & Vector Databases in Production : une incroyable ressource gratuite que nous avons créée chez Towards AI en partenariat avec Activeloop et l’Intel Disruptor Initiative pour apprendre LangChain et les bases de données vectorielles en production. « Que vous soyez un développeur expérimenté qui découvre l’IA ou un passionné expérimenté de l’apprentissage automatique, ce cours est conçu pour vous. Notre objectif est de rendre l’IA accessible et pratique, puis de transformer votre façon d’aborder vos tâches quotidiennes et l’impact global de votre travail. »
- Training & Fine-Tuning LLMs for Production : une incroyable ressource gratuite que nous avons créée chez Towards AI en partenariat avec Activeloop et l’Intel Disruptor Initiative pour apprendre l’entraînement et le fine-tuning des LLMs en production. « Si vous voulez apprendre à entraîner et à ajuster des LLMs à partir de zéro, que vous possédez des connaissances intermédiaires en Python et que vous avez accès à des ressources de compute modérées (dans certains cas, un simple Google Colab suffit!), vous êtes prêt à suivre et à terminer ce cours. Le cours s’adresse à une vaste audience, notamment les débutants en IA, les ingénieurs actuels en apprentissage automatique, les étudiants et les professionnels qui envisagent une transition de carrière vers l’IA. Nous voulons vous fournir les outils nécessaires pour appliquer et adapter les grands modèles de langage dans un vaste éventail d’industries afin de rendre l’IA plus accessible et pratique. »
- From Beginners to Advanced LLM Developer : par Towards AI. « Construisez votre premier produit évolutif avec des LLMs, du prompting, du RAG, du fine-tuning et des agents! Maîtrisez les compétences recherchées par les meilleures entreprises et construisez votre propre MVP avancé avec des LLMs et des applications réelles. »
- Building LLMs for Production: Enhancing LLM Abilities and Reliability with Prompting, Fine-Tuning, and RAG : par Towards AI. « Découvrez les stacks technologiques essentielles pour adapter les grands modèles de langage à des applications réelles, notamment le prompt engineering, le fine-tuning et la génération augmentée par récupération. » (Vous pouvez aussi obtenir l’ebook ici. Écrivez-moi directement pour obtenir un bon rabais!)
Plus de ressources
La plupart du temps, la meilleure façon d’apprendre est d’apprendre avec quelqu’un d’autre. Rejoignez des communautés en ligne et trouvez des partenaires avec qui apprendre!
– Voici un excellent serveur Discord qui rassemble de nombreux passionnés d’IA. Vous pouvez y apprendre avec les autres, poser des questions, trouver des coéquipiers pour Kaggle, partager vos projets et bien plus encore.
– Voici un autre excellent serveur Discord où vous pouvez rester à jour avec les dernières nouvelles sur l’IA, poser des questions, partager vos projets et bien plus encore.
– Vous pouvez aussi suivre des communautés Reddit : posez des questions, partagez vos projets, suivez les nouvelles du domaine et plus encore. Voici les plus populaires :
- artificial : intelligence artificielle
- MachineLearning : apprentissage automatique (le plus grand subreddit du domaine)
- DeepLearningPapers : articles sur l’apprentissage profond
- ComputerVision : extraction d’information utile à partir d’images et de vidéos
- learnmachinelearning : apprendre l’apprentissage automatique
- ArtificialInteligence : IA
- LatsestInML : les avancées qui changent la donne en apprentissage automatique et que vous ne devriez pas manquer
– Conservez des aide-mémoires!
Les meilleurs aide-mémoires pour l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et Python :
- Cheat Sheets for AI, Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning & Big Data : Stefan Kojouharov
- Machine Learning cheatsheets for Stanford’s CS 229 : Afshine Amidi et Shervine Amidi
- Cheat Sheet of Machine Learning and Python (and Math) Cheat Sheets : Robbie Allen
- AI Expert Roadmap : utilisez-le comme liste de vérification de vos compétences!
– Une autre chose importante dans ce domaine consiste à rester à jour avec les nouveaux articles de recherche et les nouvelles applications qui sont publiés chaque jour. Une excellente façon d’y arriver est de rejoindre des groupes LinkedIn qui partagent ces nouvelles applications, de suivre des publications Medium ou même de regarder des chaînes YouTube qui résument ces nouveaux articles. Voici quelques-unes des meilleures que je connais, mais vous pouvez assurément en chercher d’autres dans vos domaines d’intérêt!
Abonnez-vous à des chaînes YouTube qui présentent de nouveaux articles de recherche. Restez à jour avec les nouvelles du domaine!
- Two Minutes Papers : vidéos toutes les deux semaines sur de nouveaux articles de recherche
- Louis-François Bouchard : vidéos hebdomadaires sur de nouveaux articles de recherche
- Bycloud : vidéos hebdomadaires sur de nouveaux articles de recherche
– Rejoignez des groupes LinkedIn
- Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning News
- Artificial Intelligence | Deep Learning | Machine Learning
- Applied Artificial Intelligence
– Abonnez-vous à des infolettres
- AlphaSignal : l’infolettre technique la plus lue sur l’IA
- AI News : par Swyx et ses amis. Les LLM sont largement mis à contribution pour indexer environ 356 comptes Twitter, environ 21 serveurs Discord, etc. (Je lis personnellement surtout le résumé principal.)
- AI Weekly : une collection hebdomadaire de nouvelles et de ressources sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique.
- AI Ethics Weekly : les dernières nouvelles sur l’éthique de l’IA livrées chaque semaine dans votre boîte de réception.
- Louis-François Bouchard chaque semaine : couvre et explique les nouvelles sur l’IA et plus encore!
- Infolettre de Towards AI : résume chaque semaine les nouvelles les plus intéressantes et les ressources d’apprentissage, ainsi que les mises à jour de la communauté Discord Learn AI Together. Parfaite pour les professionnels et les passionnés de ML.
– Suivez des comptes et des publications Medium
- Towards Data Science : « Partager des concepts, des idées et du code »
- Towards AI : « Le meilleur de la technologie, de la science et de l’ingénierie. »
- OneZero : « Les courants sous-jacents de l’avenir. Une publication Medium sur la technologie et la science. »
- Un peu d’autopromotion, moi-même : « Bonjour, je suis Louis (prononcé lou·i, à la française), de Montréal, au Canada. J’essaie de partager et d’expliquer les termes et les nouvelles en intelligence artificielle de la meilleure façon possible pour tout le monde. Mon objectif est de démystifier la “boîte noire” de l’IA pour tous et de sensibiliser les gens aux risques de son utilisation. »
– Consultez ce guide GitHub complet pour suivre les nouvelles sur l’IA :
- BAILOOL/DoYouEvenLearn : guide essentiel pour suivre l’IA, le ML, l’apprentissage profond et la vision par ordinateur
Comment trouver un emploi
J’ai de bonnes bases en ML. Maintenant, je fais quoi? Voici quelques conseils pour trouver un emploi en apprentissage automatique…
Photo par Markus Winkler sur Unsplash
D’abord, si vous ne savez pas quel type d’emploi choisir, consultez le premier chapitre de cet excellent livre gratuit, qui décrit en détail les différents emplois en ML. Il vous aidera à comprendre les divers rôles et à déterminer ce que vous préféreriez faire.
Maintenant que vous connaissez le rôle que vous visez, vous devez bâtir votre portfolio. Pour y arriver, vous avez *besoin* de projets intéressants sur lesquels vous avez travaillé et que vous pouvez partager en ligne, comme un GitHub complet, un blogue, un excellent profil Kaggle, etc. Vous devez aussi vous préparer aux différents types d’entrevues que vous devrez passer.
Commençons par les projets personnels. Les projets personnels sont sous-estimés. Prenons l’exemple d’avoir son propre blogue. Il peut vous aider à trouver un emploi ou même éliminer la nécessité d’en chercher un. Si vous publiez un article sur la façon dont vous avez créé une application basée sur le ML, il peut tomber entre les mains d’un recruteur. Si vous y expliquez bien le projet, ce recruteur pourrait simplement vous écrire et vous offrir un emploi ou un contrat. D’un autre côté, si votre blogue fonctionne bien, il peut devenir une activité secondaire et éventuellement générer beaucoup d’argent. Évidemment, c’est l’exemple d’un blogue, que vous pouvez publier assez facilement sur Medium, une plateforme qui vous paie selon les vues, et voici comment. Vous devez simplement écrire et publier! Aucun site Web personnel ni quoi que ce soit d’autre n’est nécessaire. Ne sous-estimez pas le pouvoir de partager clairement ce que vous faites. Savoir expliquer clairement vos projets afin que votre patron non technique puisse les comprendre est extrêmement important et se reflète directement dans votre salaire. Une dernière raison d’avoir un blogue est d’enseigner. L’enseignement est l’une des compétences les plus précieuses qui soient, et elle est difficile à développer. Il améliorera vos compétences en communication et votre leadership, deux qualités extrêmement pertinentes dans les emplois en science des données, puisque votre objectif principal est de comprendre les données et de les utiliser de façon optimale. Ça peut devenir extrêmement complexe. Tant que vos résultats ne sont pas publiés, vous devez savoir expliquer ce que vous faites et pourquoi ça fonctionnera, sinon vous risquez de ne recevoir aucun financement pour le faire. Tant que le résultat n’est pas publié pour l’investisseur ou votre patron, c’est comme si vous n’aviez rien fait. Voilà le pouvoir de grandes compétences en communication. Ah, et pourquoi ne pas faire d’une pierre deux coups et aider les autres en expliquant quelque chose? Redonnez dès que vous comprenez un concept complexe qui vous a donné du fil à retordre. Vous confirmerez que vous le comprenez vraiment tout en aidant d’autres personnes à ne pas rester bloquées comme vous l’avez été.
Il est aussi important de montrer vos compétences techniques. Un GitHub bien garni est très précieux, surtout si vous prenez le temps de commenter et de nettoyer votre code et vos fichiers README. Partagez les projets sur lesquels vous avez travaillé, même s’il s’agissait d’un projet de cours! Évidemment, les projets personnels que vous avez réalisés seul sont beaucoup plus impressionnants pour un recruteur. Cela dit, vos autres projets peuvent tout de même démontrer votre niveau, votre capacité à travailler en équipe et votre aptitude à documenter votre travail. Si vous avez le temps, la meilleure chose à faire est de créer une application basée sur le ML et de la partager avec le monde sur GitHub et dans une application, sur un site Web, dans une application mobile, ou les deux. Ça montrera que vous avez pris le temps d’apprendre plusieurs compétences que l’école ne vous a pas enseignées, mais dont vous aviez besoin pour publier votre projet. Ça montre votre motivation à travailler sur des problèmes complexes et à apprendre quelque chose de nouveau. Le mieux, c’est que le projet peut aussi vous rapporter de l’argent! Voilà la beauté des projets parallèles. Comment ne pas en faire lorsqu’ils peuvent à la fois vous aider à obtenir un emploi et, dans le meilleur des cas, devenir votre emploi?
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Le réseautage, pendant et après la pandémie… Le réseautage est sous-estimé, même sur LinkedIn. Un excellent réseau changera votre vie, mais vous devez le bâtir. Un bon contact peut vous proposer une occasion d’emploi ou même devenir votre cofondateur! Heureusement, nous avons maintenant accès à LinkedIn, où vous pouvez facilement vous connecter avec des gens et commencer à échanger. Mais, s’il vous plaît, ne vous contentez pas d’envoyer des demandes de connexion à tout le monde. Connectez-vous avec des personnes qui partagent vos intérêts ou qui occupent des rôles auxquels vous aimeriez être relié, puis envoyez-leur un message privé pour vous présenter et expliquer pourquoi vous les contactez. Un message générique copié-collé ne fonctionnera pas. Voyez ça comme un véritable événement de réseautage. Iriez-vous vraiment serrer la main de quelqu’un sans rien dire? Serreriez-vous la main de quelqu’un en vous présentant ainsi : « Bonjour, je cherche un emploi »? Certainement pas. Vous lui demanderiez son nom et son rôle. Cette information se trouve déjà sur LinkedIn, alors vous pouvez sauter cette étape, parler de vous et poser des questions à cette nouvelle connaissance. Puis, si le courant passe, vous aurez un nouveau contact dans votre liste! Avant de faire tout ça, comme dans la vraie vie, vous devez être présentable. Mettez donc votre profil LinkedIn à jour et donnez-lui une belle apparence! Vous vous demandez peut-être plus précisément avec qui vous connecter. Ma première recommandation serait de contacter directement l’assistant d’enseignement de votre cours, certaines personnes que vous avez vues en ligne, les auteurs de dépôts GitHub ou d’articles que vous avez aimés, des blogueurs, des YouTubeurs, etc. Une fois que votre réseau commencera à grandir, LinkedIn vous fera des recommandations très intéressantes pour continuer.
Passons maintenant à la dernière étape, qui n’est certainement pas la moins importante : le processus d’entrevue. Je ne suis pas expert en entrevues, alors je vais surtout reprendre les meilleurs conseils que j’ai trouvés dans cet excellent livre de Chip Huyen. Si vous cherchez actuellement un emploi, ce livre est incontournable!
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Les choses à faire et à ne pas faire pendant les entrevues en ML…
Je vais présenter quelques conseils précieux tirés directement du livre, sans ordre particulier. Comme vous le savez peut-être déjà, trouver un emploi prend du temps. Vous devez donc commencer tôt. Commencez avant de terminer votre diplôme, avant de changer d’emploi ou pendant un cours en ligne, puis avancez lentement en parallèle. Pour revenir à l’importance du réseautage, essayez d’échanger avec votre professeur ou vos collègues afin d’obtenir de précieuses recommandations. Ça aide énormément! Dites à votre réseau que vous cherchez un emploi. Pourquoi bâtir un tel réseau si vous ne l’utilisez pas? Comme pour la programmation et les mathématiques, pratiquez! Exercez vos compétences en entrevue avec vos amis, votre famille ou vos collègues à l’aide des questions fictives du livre. Restez à jour avec les nouvelles recherches et les nouvelles pratiques. Je partage plusieurs conseils pour y arriver dans la section précédente! Gardez aussi vos compétences à jour. Faites des exercices de programmation comme ceux sur NumPy partagés dans la section de ce guide consacrée à la pratique, mais ne vous arrêtez pas là. Essayez aussi leetcode.com! Trouvez des questions à poser avant l’entrevue pour montrer votre intérêt, puis étudiez la mission de l’entreprise afin d’orienter vos réponses en conséquence. Écoutez attentivement et ne parlez pas trop. Essayez aussi d’en apprendre davantage sur les personnes et sur le rôle, mais ne restez pas silencieux. Réfléchissez à voix haute pour qu’elles puissent analyser votre processus de réflexion et voir comment vous réagissez en toute transparence. C’est une habitude gagnante! N’oubliez pas que ces entrevues servent aussi à déterminer si le rôle vous convient, pas seulement si vous leur convenez. L’une des étapes les plus importantes, que les candidats ratent souvent, est la suivante : NE MENTEZ PAS. L’honnêteté est essentielle et ils le verront si vous mentez. Enfin, trouvez un emploi que vous pensez aimer. Je sais que vous ne pouvez pas vraiment le savoir à l’avance, mais suivez votre cœur et essayez de choisir quelque chose qui vous mettra au défi au sein d’une équipe incroyable, amusante et motivante.
Quelques choses à ne pas faire avant de conclure ce guide : encore une fois, ne mentez pas. C’est essentiel. Ne critiquez pas vos employeurs précédents ou actuels. Tout ce que vous leur faites semblera être quelque chose que vous pourriez aussi faire à l’entreprise qui vous reçoit en entrevue. Restez respectueux en tout temps. Soyez confiant et n’ayez pas peur. Ils cherchent quelqu’un autant que vous cherchez un emploi, n’oubliez pas ça. Je sais qu’il peut y avoir plus de concurrence de votre côté, mais vous êtes unique et possédez assurément des compétences précieuses que d’autres n’ont pas. Ne regardez pas vers le bas ni ailleurs. Regardez la personne dans les yeux ou parfois vers le haut lorsque vous réfléchissez. Ça montre que vous cherchez une vraie réponse dans votre mémoire. N’acceptez pas tout. On vous placera parfois dans des situations pour tester votre réaction, et il arrivera aussi que vous souhaitiez simplement autre chose que ce qu’on vous offre. Encore une fois, soyez honnête et trouvez une solution avec eux spontanément. Ne parlez pas de renseignements personnels sans pertinence qui peuvent vous différencier de la personne qui mène l’entrevue, comme votre affiliation politique, votre religion, votre âge, votre état civil, etc. N’abordez pas la question du salaire en premier. Attendez qu’on vous la pose, si elle l’est. Elle sera souvent discutée plus tard avec une autre personne que celle qui mène l’entrevue. De la même façon, le salaire ne fait pas tout. S’il semble un peu bas, d’autres avantages comme les primes ou les attributions d’actions peuvent être aussi intéressants, voire meilleurs qu’un salaire ordinaire. Apprenez à négocier. Que ce soit pour le salaire ou pour toute autre caractéristique très importante qu’un emploi peut vous offrir, il est TELLEMENT IMPORTANT de savoir obtenir ce que vous voulez et de le faire avec respect. Si vous n’avez aucune expérience de négociation, je vous recommande fortement de lire ou d’écouter le livre Never Split the Difference de Chris Voss. Il a changé ma vie. Surtout, ne stressez pas. Vous êtes unique et formidable, et vous trouverez un emploi. Ça peut prendre une douzaine, voire des centaines de tentatives selon la situation actuelle dans le monde et l’endroit où vous vivez, et c’est parfaitement normal. Prenez votre temps, soyez patient et profitez autant que possible du processus en apprenant et en vous améliorant constamment!
Cette section servait surtout à vous orienter et à vous donner quelques conseils rapides pour obtenir une entrevue et la réussir. Si vous souhaitez davantage de détails sur les types de questions posées, le pipeline d’entrevue, la façon de négocier votre rôle et votre salaire, les compétences nécessaires et bien plus encore, consultez cet incroyable livre gratuit de Chip Huyen.
Enfin, je vous recommande d’apprendre comment se déroule le processus d’entrevue et de mieux vous y préparer en regardant comment d’autres personnes l’ont fait, par exemple dans la série d’entrevues que j’ai menée avec des experts de NVIDIA, Zoox (une entreprise de véhicules autonomes), D-ID (une startup en IA générative), etc.
Éthique de l’IA
L’éthique de l’IA est un volet sous-estimé de l’IA. En réalité, c’est celui sur lequel vous devriez surtout vous concentrer, puisque des humains utiliseront votre application. Elle doit donc respecter leur vie privée et être digne de confiance. Ça peut sembler évident, mais il s’agit en fait d’un volet extrêmement complexe du domaine technologique. En effet, à mesure que de nouvelles technologies comme l’IA deviennent accessibles au public, nous devons nous assurer qu’elles ne nuisent pas aux humains et qu’elles sont dignes de la confiance de tous. Nous l’oublions ou l’ignorons souvent volontairement en pensant que « quelqu’un d’autre s’en occupera ». Mais ce n’est pas vrai. Vous devez vous en occuper. Prenez le temps de réfléchir à la fiabilité de votre modèle. Prenez le temps de penser aux problèmes éthiques qui pourraient émerger d’une application exploitée par une machine automatisée. Comme je l’ai dit, c’est compliqué. Voilà pourquoi des experts en éthique et en philosophie travaillent sur le sujet, mais ils ont besoin de l’aide des professionnels du domaine. Pour les aider, vous devez d’abord comprendre pourquoi c’est si important pour notre avenir. Voici donc une excellente série de courtes vidéos de Rachel Thomas, fondatrice de fast.ai, sur l’éthique de l’IA. C’est un très bon point de départ pour ouvrir votre esprit, reconnaître les problèmes possibles et déterminer comment les aborder.
Voici trois excellentes ressources sur l’éthique de l’IA dans la société et des lignes directrices pour construire une IA digne de confiance. Elles m’ont été partagées par ma bonne amie Auxane Boch, doctorante et chercheuse associée à l’Institute for Ethics in AI (TUM) :
- « AI4People: An Ethical Framework for a Good AI Society: Opportunities, Risks, Principles, and Recommendations », Floridi et coll., 2018, AI4People, l’IA pour une bonne société.
- « Ethics guidelines for trustworthy AI », le groupe d’experts de haut niveau de la Commission européenne présente 7 éléments pour une IA digne de confiance.
- « An Introduction to Ethics in Robotics and AI », un ebook gratuit de Christoph Bartneck, Christoph Lütge, Alan Wagner et Sean Welsh
Conclusion
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Ce guide s’adressait à toute personne qui possède peu ou pas d’expérience en programmation, en mathématiques et/ou en apprentissage automatique. Il n’y a aucun ordre précis à suivre, mais un parcours classique irait du haut vers le bas.
Notez qu’il s’agit d’une liste non exhaustive de ressources pour devenir expert en apprentissage automatique à partir de zéro en 2026. Vous pouvez assurément utiliser plus ou moins de ressources et apprendre à votre rythme. Tout dans la vie n’est pas une compétition. Vous devez suivre votre instinct quant à la meilleure façon dont vous pouvez apprendre. Ne vous sentez jamais coupable de revoir une vidéo ou de lire deux fois un article pour comprendre un concept. Nous sommes tous passés par là et c’est parfaitement normal. La chose la plus importante est que vous compreniez les concepts, pas que vous parcouriez la liste le plus vite possible.
Merci beaucoup d’avoir lu ce guide. Je vous souhaite la meilleure des chances dans votre future carrière en apprentissage automatique!
Au plaisir.
Voici un dépôt GitHub qui contient tous les liens de cet article si vous souhaitez contribuer ou simplement retrouver facilement l’information :
[
GitHub - louisfb01/start-machine-learning : un guide complet pour démarrer et progresser en apprentissage automatique (ML) et en intelligence artificielle (IA) en 2021 sans AUCUNE expérience dans le domaine, tout en restant à jour avec les dernières nouvelles et les techniques de pointe!
Un guide complet pour démarrer et progresser en apprentissage automatique (ML) et en intelligence artificielle (IA) en 2021 sans AUCUNE expérience dans le domaine, tout en restant à jour avec les dernières nouvelles et les techniques de pointe…
](https://github.com/louisfb01/start-machine-learning)
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FAQ
Puis-je apprendre l’IA à partir de zéro?
Oui. Commencez par les notions fondamentales, construisez de petits projets, puis ajoutez les mathématiques, la programmation, l’apprentissage automatique et les concepts des LLMs lorsque les problèmes l’exigent.
Que devrais-je éviter lorsque je commence à apprendre l’IA?
Évitez d’accumuler sans fin des ressources sans rien construire. Vous apprenez plus vite lorsqu’un projet vous force à déboguer, à chercher, à comparer des outils et à prendre des décisions.
Ai-je besoin de cours payants pour commencer?
Non. Les ressources gratuites peuvent vous mener loin. Les cours payants peuvent offrir une structure, mais les véritables progrès viennent d’une pratique constante et de projets.
Et si je veux un emploi en ingénierie IA?
Commencez par le parcours gratuit, construisez des projets, puis suivez le cours d’ingénierie IA axé sur la carrière lorsque vous souhaitez plus de structure et de feedback.
De combien de mathématiques les débutants ont-ils besoin?
Vous avez besoin d’assez de mathématiques pour comprendre ce que fait le modèle, mais vous n’avez pas à attendre de maîtriser parfaitement la théorie avant de construire des projets utiles.
Quels projets devrais-je construire pendant que j’apprends l’IA?
Commencez par Kaggle, des contributions open source ou une petite application liée à un problème qui vous tient à cœur. Terminez-la, documentez-la clairement et partagez-la en ligne.
Comment devrais-je bâtir un portfolio en IA?
Gardez un profil GitHub propre, expliquez vos projets dans des fichiers README ou des articles clairs et déployez au moins une application utile afin que les gens voient plus que des certificats de cours.
Pourquoi les débutants devraient-ils apprendre tôt l’éthique de l’IA?
Chaque application utilisée par de vraies personnes soulève des questions de confidentialité, d’équité, de sécurité et de confiance. Ces contraintes doivent faire partie de la conception, pas d’un nettoyage après le lancement.