learn modern ai python

Apprenez moderne AI Python

Ce référentiel fait partie du programme d'ingénieur Generative Ingénieur Generative AI appliquée à Cloud Cloud. Il couvre le premier trimestre des travaux de cours:

AI-101: programmation moderne AI Python

L'objectif principal de ce cours sera de maîtriser les principes fondamentaux du Python moderne avec la frappe à l'aide de Google Colab, la langue incontournable pour l'IA et l'utilisation de l'IA pour écrire des programmes Python. Nous passerons ensuite à la compréhension des bases du Genai et de l'ingénierie rapide. À la fin du programme, nous comprendrons les bases de Linux, Docker, Vscode, DevContainer et GitHub.

Matériel de programme de certification supplémentaire

Podcast de programme

Présentation d'introduction détaillée de l'IA agentique

Examen du programme par chatgpt

Lisez cet article pour comprendre la pile des agents de l'IA

Nous suivrons ce cours pour commencer Ai Python pour les débutants par Andrew Ng

Nous utiliserons Google Colab pour le développement:

Google Colab est un service de carnet Jupyter gratuit et basé sur le cloud développé par Google. Il permet aux utilisateurs d'écrire et d'exécuter du code Python via un navigateur Web, offrant une intégration transparente avec Google Drive pour un stockage facile et un partage des ordinateurs portables. Colab est particulièrement bénéfique pour les tâches de l'apprentissage automatique, de l'analyse des données et de l'éducation, car elle donne accès à de puissantes ressources informatiques, y compris les GPU et les TPU, sans nécessiter de configuration locale.

Caractéristiques clés de Google Colab:

• Aucune configuration requise: les utilisateurs peuvent commencer à coder immédiatement sans avoir besoin d'installer un logiciel ou de gérer les environnements locaux.

• Accès gratuit aux ressources informatiques: Colab offre un accès gratuit aux ressources informatiques, y compris les GPU et les TPU, facilitant l'exécution de calculs complexes et de modèles d'apprentissage automatique.

• Collaboration: les cahiers peuvent être facilement partagés et édités en collaboration, similaires à Google Docs, améliorer le travail d'équipe et le partage des connaissances.

• Intégration avec Google Drive: les ordinateurs portables sont stockés dans Google Drive, permettant une organisation et un accès simples sur les appareils.

• Prise en charge de diverses bibliothèques: Colab prend en charge les bibliothèques Python populaires telles que TensorFlow, Keras et Numpy, ce qui le rend polyvalent pour divers projets de science des données et d'apprentissage automatique.

Développements récents:

Récemment, Google a élargi les fonctionnalités d'assistance au code AI-alimentées par Colab à tous les utilisateurs dans des lieux éligibles, y compris ceux des plans gratuits. Ces fonctionnalités aident à générer du code à partir des invites en langage naturel et fournissent un chatbot assisté par le code pour améliorer l'efficacité et la compréhension de la programmation.

Commencer avec Google Colab:

Pour commencer à utiliser Google Colab:

1. Accédez à Colab: accédez au site Web de Google Colab.

2. Créez un nouveau ordinateur portable: cliquez sur "Fichier"> "Nouveau ordinateur portable" pour créer un nouveau cahier de jupyter.

3. Écrivez et exécutez du code: entrez votre code python dans les cellules de code et exécutez-les pour voir les résultats.

4. Enregistrer et partager: vos cahiers sont automatiquement enregistrés dans votre Google Drive, et vous pouvez les partager avec d'autres en cliquant sur le bouton "Partage".

Pour des informations et des didacticiels plus détaillés, reportez-vous aux questions de colaboratoire fréquemment posées et au centre d'aide Colab.

Google Colab est un outil précieux pour les débutants et les professionnels de la science des données et de l'apprentissage automatique, offrant une plate-forme accessible pour développer et partager efficacement des projets.