Rédiger des Prompts Efficaces pour l'IA Générative
À mesure que l'IA générative se généralise, la capacité d'interagir avec les grands modèles de langage passe d'une connaissance de niche à une compétence nécessaire dans de nombreux secteurs et rôles. Dans ce cours, vous apprendrez les principes fondamentaux de la création de prompts pour les grands modèles de langage et explorerez d'autres techniques pour améliorer les résultats des grands modèles de langage. Vous explorerez également des concepts similaires en travaillant avec des modèles multimodaux tels que Gemini Vision Pro.
Ce que vous allez apprendre
- Comprendre les bases de l'IA générative et sa comparaison avec l'IA traditionnelle.
- Concevoir des prompts efficaces en suivant les meilleures pratiques générales.
- Améliorer les résultats des grands modèles de langage à l'aide de techniques d'ingénierie de prompt faciles à aborder.
- Rédiger des prompts efficaces pour interagir avec des modèles multimodaux tels que Gemini Vision Pro.
Prérequis
- Il n'y a aucun prérequis pour ce cours.
Public cible
- Clients, Personnes ayant des niveaux d'expertise variés en IA
Programme de la Formation
4 modules pour maîtriser les fondamentaux
Objectifs
- Définir l'IA générative comme un sous-ensemble de l'IA.
- Discuter de l'impact potentiel de l'IA sur les organisations.
- Fournir des exemples d'applications de l'IA générative.
Sujets abordés
- →IA Générative vs IA/ML
- →Applications de l'IA Générative
- →Impact commercial de l'IA Générative
Processus Qualité
L'engagement de SFEIR Institute : une démarche d'excellence pour garantir la qualité et la réussite de toutes nos formations. En savoir plus sur notre démarche qualité
- Lectures / Apports théoriques (Slides) — Présentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
- Démonstration technique (Démos) — Le formateur réalise une manipulation ou une procédure devant les apprenants.
- Laboratoires dirigés (Labs) — Mise en pratique guidée sur logiciel, machine ou environnement technique.
- Quiz / QCM — Test rapide de connaissances (format papier ou numérique type Kahoot/Klaxoon).
L'atteinte des objectifs de la formation est évaluée à plusieurs niveaux pour garantir la qualité de la prestation :
- Évaluation continue des acquis : Vérification des connaissances tout au long de la formation via des méthodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
- Mesure de la progression : Dispositif d'auto-évaluation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de départ, suivi d'une évaluation finale pour valider l'évolution des compétences.
- Évaluation de la qualité : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacité de la formation ressentie par les participants.
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