AI

Maîtrisez la mise au point supervisée pour les LLM grâce à ce guide Python couvrant les concepts, les outils, le flux de travail et les exemples pratiques pour améliorer vos projets d’IA.

Découvrez comment créer des agents d’intelligence artificielle à l’aide de Google ADK et de Bright Data MCP, permettant l’extraction de données Web en direct et l’automatisation intelligente en Python.

Les embeddings aident l’IA à comprendre les mots et les données, ce qui alimente les moteurs de recherche, les LLM et les recommandations.

L’apprentissage zéro permet à l’IA de traiter de nouvelles informations sans formation préalable, ce qui change la donne en matière d’adaptabilité de l’IA et d’applications dans le monde réel.

Découvrez comment construire facilement une application web de suivi de classement SEO avec v0 et SERP API pour un suivi et une visualisation en temps réel des mots clés.

Découvrez comment construire des agents d’intelligence artificielle en Python qui peuvent surmonter les limites de l’automatisation des navigateurs et éviter les blocages en intégrant l’utilisation des navigateurs avec un navigateur de récupération (Scraping Browser).

Découvrez les différences entre l’IA agentique et l’IA générative, les raisons de leur importance et quand utiliser chaque paradigme pour l’automatisation des tâches ou la création de contenu.

Les modèles d’IA apprennent par le biais d’une formation structurée, en affinant leurs capacités à l’aide de données. Découvrez le processus de formation à l’IA et ses applications dans le monde réel.

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Construisez des agents d’IA avancés avec ces frameworks. Comparez les fonctionnalités, les intégrations et choisissez la solution parfaite pour vos objectifs d’autonomie.