Passez des concepts théoriques à l'ingénierie prête pour la production dans ce cours pratique qui constitue la dernière partie de la spécialisation "Fondamentaux de l'IA générative". Conçu pour les apprenants prêts à aller au-delà de la théorie, ce cours se concentre entièrement sur la construction : vous n'apprendrez pas seulement sur les Grands modèles de langage (LLM) ; vous allez les construire, les affiner et les déployer. Nous commençons au niveau fondamental, en codant différents types d'architectures transformatrices à partir de zéro à l'aide de PyTorch. Grâce à une formation de haute performance avec la précision mixte automatique et l'évaluation ROUGE/BLEU, vous apprendrez les techniques pour mettre à l'échelle des composants personnalisés dans des systèmes optimisés. En utilisant des modèles pré-entraînés et en pesant les compromis de performance, vous obtiendrez l'aperçu nécessaire pour sélectionner le chemin le plus efficace pour un déploiement à grande échelle. En passant à l'architecture appliquée, vous maîtriserez la Génération augmentée de récupération (GPT) en utilisant LangChain, en apprenant à évaluer les pipelines et à appliquer des techniques avancées telles que différentes stratégies de chunking, le reranking et la compression, ainsi que la transformation des requêtes. Vous naviguerez également dans la sélection de modèles ainsi que dans les compromis critiques entre RAG et Fine-tuning. Enfin, vous entrerez dans le futur de l'IA en développant des agents autonomes. Vous comblerez le fossé entre le développement et la production en mettant en place un flux de travail professionnel avec Google et en déployant un agent d'IA Summarizer directement sur la Google Cloud Platform (Vertex IA). À la fin de ce cours, vous posséderez un portefeuille tangible de code et un déploiement en direct, prouvant votre capacité à concevoir des solutions d'IA générative robustes.