Meilleurs cours du catalogue DeepLearningAI

Fondamentaux, Codage et LLMOps
- Spécialisation Deep Learning (
- Tests automatisés pour LLMOps (CircleCI)
- Construction d'agents de codage avec exécution d'outils (E2B)
- Construire et entraîner un LLM avec JAX (Google)
- Développement piloté par les spécifications avec des agents de codage (JetBrains)
Raisonnement et écosystème Anthropic
- Raisonnement avec o1 (OpenAI)
- Se diriger vers l'utilisation de l'ordinateur avec Anthropic (Anthropic)
- MCP : Construire des applications IA à contexte riche avec Anthropic (Anthropic)
Agents et mémoire
- Fonctions, outils et agents avec LangChain (LangChain)
- LLM en tant que systèmes d'exploitation : mémoire d'agent (Letta)
- Construction d'agents navigateurs IA (AGI Inc)
- A2A : le protocole Agent2Agent (Google Cloud/IBM Research)
- Mémoire d'agent : Construction d'agents conscients de la mémoire (Oracle)
- Agents IA pour la génération d'images et de vidéos (Google)
- Mémoire agentive à long terme avec LangGraph (LangChain)
Optimisation des LLM et post-entraînement
- Quantification en profondeur (Hugging Face)
- Pré-entraînement des LLM (Upstage)
- Ajustement fin et apprentissage par renforcement pour les LLM : introduction au post-entraînement (AMD)
- Inférence LLM rapide et efficace avec vLLM (Red Hat)
- Ajustement fin par renforcement des LLM avec GRPO (Predibase)
- Post-entraînement des LLM (Université de Washington/NexusFlow)
RAG avancé et pipelines de données
- Graphes de connaissances pour le RAG (Neo4j)
- Construction de pipelines de données multimodales (Snowflake)
- Graphes de connaissances pour la découverte d'API d'agents IA (SAP)
- Génération augmentée de récupération (RAG)