Ismail - Prof d'intelligence artificielle - Villeneuve-la-Garenne
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Ingénieur IA en poste enseigne le Deep Learning et l'IA générative : PyTorch, Transformers, LLM, RAG, agents IA avec projets concrets

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À propos d'Ismail

Je m'appelle Ismail, ingénieur Data & IA à Paris, avec plus de 2 ans d'expérience en production dans des entreprises tech.

Aujourd'hui chez Dailymotion, je construis des pipelines de données (Airflow, BigQuery), des moteurs de recherche sémantique et des agents IA. Avant cela :
- SteelSeries : conversion de voix en temps réel (moins de 80 ms) avec PyTorch et ONNX
- Juridia : moteur de recherche IA sur plus de 100 000 documents juridiques (FastAPI, PostgreSQL, React)
- Monce.ai : agents IA d'extraction de documents
- Mes propres produits logiciels déployés sur AWS et Azure

Diplômes : Master en Intelligence Artificielle à Centrale Lyon, diplôme d'ingénieur en informatique (ENSA Fès).

J'enseigne ce que je pratique chaque jour, avec patience et pédagogie. Ma conviction : on apprend l'informatique en construisant. Chaque notion est suivie d'un exemple concret. Cours en français et en anglais.

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À propos du cours

  • Tous niveaux
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Toutes les langues parlées pour le cours :

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Apprenez le Deep Learning et l'IA générative avec un ingénieur qui construit des systèmes IA en production (LLM, RAG, agents, voix en temps réel). Vous apprenez ce qui marche vraiment, pas seulement la théorie.

MA MÉTHODE
- Bilan offert et programme adapté à votre niveau
- Intuition, puis maths, puis code : chaque notion est implémentée en Python
- Projets réels publiés sur votre GitHub
- Suivi, corrections et ressources entre les cours

DEEP LEARNING
1. Réseaux de neurones codés à la main, puis avec PyTorch et TensorFlow
2. CNN pour la vision : classification, détection
3. RNN, attention et Transformers
4. Modèles génératifs et multimodaux, traitement audio
5. Entraînement, fine-tuning, optimisation et déploiement (ONNX)

IA GÉNÉRATIVE ET LLM
6. Fonctionnement d'un LLM : tokens, embeddings, attention
7. Prompt engineering et sorties structurées
8. RAG : embeddings, bases vectorielles (Qdrant), recherche hybride, reranking
9. Agents et multi-agents : outils, mémoire, MCP, LangChain, LlamaIndex
10. Fine-tuning LoRA / QLoRA, évaluation, hallucinations, mise en production avec FastAPI

Projet : votre propre assistant IA qui répond à partir de vos documents, puis un agent qui utilise des outils.

POUR QUI : étudiants (master, école d'ingénieur, mémoires, PFE), développeurs, data scientists, professionnels et équipes en entreprise. Cours en français ou en anglais.

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