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Старый 11.05.2026, 23:29
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По умолчанию Langchain Avec Python : Llm, Rag Et Apps Ia


Langchain Avec Python : Llm, Rag Et Apps Ia
Last updated 5/2026
Created by Rod Paris, MonCoachData | Data Science | Machine Learning | Deep Learning | Python | SQL
MP4 | Video: h264, 1920x1080 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Level: All Levels | Genre: eLearning | Language: French + subtitle | Duration: 21 Lectures ( 2h 30m ) | Size: 1.42 GB
Construis des apps IA avec LangChain : LLM, RAG, agents, OpenAI, Mistral, Hugging Face (à jour 2026)
What you'll learn
⚡ Apprendre à créer des applications d'IA générative avancées en utilisant le framework LangChain et les modèles de pointe de HuggingFace.
⚡ Développer des compétences pour créer des applications de chatbot personnalisé avec une mémoire avec LangChain et LangGraph.
⚡ Développer des pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour améliorer les performances et la précision des modèles génératifs LLMs.
⚡ Apprendre à incorporer de manière transparente les modèles pré-entraînés de HuggingFace dans les applications Langchain.
Requirements
❗ Familiarité avec Python. Ce cours ne couvre pas les bases de Python mais utilise le langage Python.
Description
Maîtriser LangChain en construisant de vraies applications IA
Tu ne veux pas juste "comprendre" les LLMs.
Tu veux les utiliser pour construire des applications concrètes.
C'est exactement l'objectif de ce cours.
Et bonne nouvelle : il a été entièrement refait (code + vidéos) pour être 100% à jour en 2026.
Ce que tu vas vraiment faire
Pas de théorie inutile.
Tu vas construire, rapidement.
À la fin du cours, tu sauras créer
✨ Un chatbot connecté au web (données en temps réel)
✨ Un système de question-réponse sur PDF (RAG)
✨ Des applications avec mémoire et gestion du contexte
✨ Des agents IA capables d'utiliser des outils et APIs
Ce que tu vas maîtriser
Tu vas comprendre et utiliser concrètement
✨ LangChain (version récente)
✨ Les LLMs (OpenAI, Mistral, open-source via Hugging Face)
✨ Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) de A à Z
✨ Les embeddings et bases vectorielles (ChromaDB)
✨ Les prompt templates pour structurer tes requêtes
✨ La mémoire et le contexte conversationnel
✨ Les agents et tools pour dépasser un simple chatbot
Pourquoi ce cours est différent
✨ Refonte complète récente → fini les tutos obsolètes
✨ Approche ultra pratique → tu construis dès le début
✨ Pensé pour aller vite → pas de blabla inutile
✨ Stack moderne → ce qui est réellement utilisé aujourd'hui
✨ Approche builder → orientée projets, pas théorie
À qui s'adresse ce cours ?
✨ Développeurs Python qui veulent se lancer en IA
✨ Data scientists qui veulent construire des applications concrètes
✨ Freelances / builders qui veulent créer des produits IA
✨ Toute personne qui veut aller au-delà de ChatGPT
Prérequis
✨ Bases en Python
✨ Aucun prérequis en IA générative
Important
Certaines parties utilisent l'API de OpenAI (payante).
Des alternatives gratuites sont également présentées avec Mistral AI et Hugging Face.
Objectif final
À la fin du cours, tu sauras
✨ Créer tes propres applications IA connectées à des données réelles
✨ Utiliser LangChain de manière professionnelle
✨ Construire bien plus qu'un simple chatbot
Who this course is for
⭐ Les débutants qui souhaitent entamer une carrière dans l'IA - aucune expérience préalable n'est nécessaire pour profiter des opportunités d'emploi croissantes dans le domaine de l'IA.
⭐ Les étudiants désireux d'acquérir les compétences pratiques en matière d'IA que les employeurs recherchent pour se démarquer.
⭐ Les codeurs qui souhaitent assurer l'avenir de leur carrière en se lançant dans le développement d'une IA de pointe.
⭐ Les cadres et les dirigeants qui souhaitent exploiter l'IA pour dynamiser leur entreprise.
⭐ Les professionnels du Machine Learning et de la Data Science qui souhaitent évoluer vers des rôles spécialisés dans l'IA générative et les réseaux de neurones.
⭐ Les développeurs souhaitant créer des applications réelles basées sur l'IA.
Homepage
Код:
https://anonymz.com/?
https://www.udemy.com/course/bootcamp-langchain-avec-python
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