GenAI — définition ?
IA capable de créer du contenu original.
MLOps — rôle ?
Automatiser déploiement, surveillance et gestion des modèles.
LLM — exemple ?
GPT, BERT.
Pipeline MLOps — fonction ?
Orchestrer cycle de vie des modèles.
RAG — technique ?
Combinaison recherche d'infos et génération.
Fine-tuning — processus ?
Adapter un modèle pré-entraîné à une tâche.
Compétences IA Générative — essentielles ?
Maîtrise LLM, Transformers, prompt engineering.
Data Science — étape clé ?
Modélisation, validation, industrialisation.
Validation croisée — but ?
Évaluer la performance d’un modèle.
CI/CD — objectif ?
Automatiser intégration et déploiement.
Cloud — avantage ?
Scalabilité, stockage, traitement Big Data.
Big Data — défi ?
Stockage, traitement et analyse volumineuse.
Hadoop — fonction ?
Stockage distribué, traitement massifs.
Spark — utilité ?
Traitement rapide de données volumineuses.
Déploiement — étape ?
Mise en production d’un modèle.
Orchestration — outil ?
Kubernetes, pour gérer conteneurs.
Applications métier IA — exemple ?
Chatbots, automatisation, analyse sémantique.
Projets entrepreneuriaux — étape initiale ?
Validation via MVP, business plan.
Testez vos connaissances avec un QCM de 9 questions sur Maîtrise de l'IA Générative et MLOps.
1. Qu'est-ce que le MLOps ?
2. Quel est le nom du modèle de traitement du langage naturel de grande taille entraîné par OpenAI, mentionné dans le contenu comme exemple de LLM ?
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Voir la fiche →Intelligence Artificielle
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