AI Engineering pour Software Engineers
Comment intégrer les LLMs en production en tant que Software Engineer ? Maîtrisez la chaîne complète : APIs, RAG, agents et Model Context Protocol.
Ce que vous allez apprendre
Intégrer les LLMs en production
Maîtriser l'architecture Transformer, les APIs LLM (function calling, structured output) et le prompting ingénieur pour des intégrations robustes.
Concevoir des systèmes RAG
Construire des pipelines RAG performants : ingestion, chunking, recherche vectorielle, reranking, et évaluation avec le framework RAGAS.
Construire des agents IA
Implémenter les patterns ReAct et Plan-and-Execute, et connecter vos agents à des outils via le Model Context Protocol (MCP).
Le programme détaillé
Neuf modules progressifs, des fondations théoriques des LLMs jusqu'à la construction d'agents IA autonomes connectés via MCP.
Fondations LLM
3h30
Les bases indispensables : réseaux de neurones, architecture Transformer, mécanisme d'attention et stratégies de sampling.
Objectifs
- Comprendre les réseaux de neurones, leur entraînement et la transition des RNN vers les Transformers
- Maîtriser le mécanisme d'attention (Query, Key, Value), les embeddings et la tokenization
- Comprendre la génération auto-régressive et le contrôle du sampling (Temperature, Top-K, Top-P)
Au programme
- Réseaux de neurones, entraînement et transition des RNN vers les Transformers
- Architecture Transformer : mécanisme d'attention (Query, Key, Value), embeddings, tokenization
- Génération auto-régressive et contrôle du sampling (Temperature, Top-K, Top-P)
- Pré-entraînement, fine-tuning et alignement (RLHF, DPO)
Vos experts
Investissement formation
1 500,00 €
par participant
9 000,00 €
par session
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