Computer Vision
Convolutions et réseaux convolutifs, grandes tâches de vision, vision moderne et apprentissage auto-supervisé (contrastif, CLIP).
8 semaines
Catalogue de cours
Des cours déjà prêts, à ajouter tout de suite à ton carnet.
Deep Learning
Du cadre supervisé aux réseaux profonds : généralisation, régression, classification, SVM et noyaux, arbres et boosting, rétropropagation, entraînement des réseaux profonds. Cours, fiches et TD.
20 semaines
Foundation Models
Les grands modèles de A à Z : Transformer, tokenisation, pré-entraînement et lois d'échelle, entraînement distribué, inférence, fine-tuning, LoRA, RLHF, DPO et RAG.
15 semaines
Informatique de prépa
Informatique commune de prépa en 14 chapitres : Python, correction et complexité, tris, récursivité, graphes, Dijkstra et A*, programmation dynamique, SQL, IA et calcul numérique. Cours, fiche méthode et TD pour chaque chapitre.
30 semaines
Mathématiques MPSI · semestre 1
Premier semestre de MPSI/MP2I en 13 chapitres : logique, ensembles, complexes, fonctions usuelles, suites, limites, dérivabilité, arithmétique, polynômes et matrices. Cours, fiche méthode et TD pour chaque chapitre.
15 semaines
Mathématiques MPSI · semestre 2
Second semestre de MPSI en 13 chapitres : développements limités, intégration, séries numériques, algèbre linéaire, déterminants, espaces préhilbertiens et probabilités. Cours, fiche méthode et TD pour chaque chapitre.
15 semaines
Mathématiques pour l'IA
Les maths du machine learning : algèbre linéaire, SVD et ACP, calcul différentiel multivarié, probabilités, statistique, estimation et théorie de l'information.
20 semaines
Multimodal
Fondations du multimodal, modèles qui comprennent image et texte, puis modèles qui génèrent et unifient plusieurs modalités.
8 semaines
NLP
Le texte comme donnée : tokenisation, embeddings, word2vec, modèles de séquences, RNN, LSTM, seq2seq, tâches et évaluation.
8 semaines