Comment se former aux IAs ?

[ricodagno]

Je viens de lire le topic sur le nouveau modèle o3 d'OpenAI. Et le sujet m'intéresse beaucoup.

J'aimerais me former pour mieux comprendre comment ça fonctionne, commencer à bricoler et expérimenter dans mon coin. Mais c'est tellement vaste que je ne sais pas par quel bout m'attaquer à la bête.

Quelles sont les meilleures ressources en ligne pour apprendre ?
Les jean-llm, comment avez-vous débuté ?

[ZEDGT200042]

Demande à ChatGPT

[rhum-rhum]

ChatGPT (4o-mini) m'a répondu ça (voir en-dessous).
Il se fout même un peu de ma gueule en parlant de mon "bricolage".
Et il se permet même de mettre un petit smiley à la fin.

"C'est super que tu sois intéressé par le modèle O3 d'OpenAI et que tu veuilles explorer davantage l'IA et le machine learning ! Voici quelques étapes et ressources pour te lancer :

1. Apprendre les bases de l'IA et du Machine Learning

Pour comprendre comment fonctionnent les modèles comme O3, il est utile d’avoir une bonne base dans les concepts fondamentaux. Voici quelques étapes recommandées :

Python : La plupart des projets d'IA nécessitent une maîtrise du langage Python. Si ce n’est pas encore ton cas, commence par des cours de base sur Python.

Statistiques et Mathématiques : Les modèles d'IA reposent sur des concepts mathématiques et statistiques. Familiarise-toi avec des notions de base comme les matrices, les algorithmes, et les probabilités.

2. Apprendre les Techniques d'IA

Voici quelques ressources pour apprendre et expérimenter :

Cours en ligne gratuits :
Coursera : Il existe des dizaines de cours sur le machine learning, comme ceux proposés par Andrew Ng sur l’IA ou des cours sur l’apprentissage profond.
edX : Offres similaires avec des cours spécialisés dans l’intelligence artificielle et le traitement du langage naturel.

Kaggle : Une excellente plateforme pour expérimenter des projets d’IA, participer à des compétitions et découvrir des modèles pré-entraînés.

GitHub : Rejoins des projets open-source où tu pourras expérimenter avec des modèles comme O3. Il y a beaucoup de projets d’IA sur GitHub que tu peux répliquer ou améliorer.

3. Communautés et Discussions

Les communautés sont précieuses pour apprendre et interagir avec d'autres passionnés. Voici quelques suggestions :

Reddit : r/MachineLearning, r/AskAI, r/DeepLearning.
Slack et Discord : Des serveurs comme AI/ML Community, Deep Learning Slack, ou Hugging Face Slack.
LinkedIn : Groupes AI/ML pour des discussions professionnelles et académiques.

4. Expérimentation et Projets

Après avoir acquis une base solide, commence à expérimenter avec des projets plus complexes. Utilise des modèles pré-entraînés comme ceux d’OpenAI pour t'entraîner et personnaliser leurs résultats selon tes besoins.

5. Lire les Publications et Articles Techniques

ArXiv.org : Consulte les dernières publications académiques sur l’intelligence artificielle.
Medium, Towards Data Science : De nombreuses explications et tutoriels sur des sujets complexes d’IA.

Tu as maintenant plusieurs voies pour commencer à explorer et expérimenter avec des modèles comme O3 d'OpenAI. Bon courage dans ton apprentissage et ton bricolage !

[ToyStory]

Formation de Anthony Sirius mec je suis passé milliardaire en 2semaines

[CELICA16]

Wahou. Je vais regarder. Ça m'intéresse.

[FunkyVinz]

Commence par jouer avec des IA (aussi bien ChatGPT que Perplexity et d'autres comme Mistral par exemple).

Regarde qques chaînes Youtube pour suivre l'actualité (j'aime bien Ludo Salenne :d) - Il propose aussi une formation, mais je ne sais pas si elle est très utile...) et renseigne toi aussi de ton côté sur les nouveautés

Déjà là, tu auras fait une bonne part du "boulot"

[ricodagno]

Merci. Tu conseilles de prendre des cours sur Coursera aussi ?

[FunkyVinz]

Commence par les bases comme Chatgpt t'a expliqué :

Python : La plupart des projets d'IA nécessitent une maîtrise du langage Python. Si ce n’est pas encore ton cas, commence par des cours de base sur Python.

Statistiques et Mathématiques : Les modèles d'IA reposent sur des concepts mathématiques et statistiques. Familiarise-toi avec des notions de base comme les matrices, les algorithmes, et les probabilités.

Commence par ca puis spécialise toi sur l'ia. Chercher a commencer directement par l'ia c'est impossible sans ces bases.