Apprentissage à partir de quelques exemples (Few-Shot Learning)

Apprends à obtenir de bons résultats avec seulement quelques exemples, sans gros dataset.

Pratique

Fais apprendre un modèle à partir de 3 à 10 exemples bien choisis, pour prototyper vite et réduire les coûts.

Apprends plus vite, avec moins de données

Accélère tes cas d’usage : quelques exemples dans le prompt suffisent pour guider le modèle. Moins de collecte, moins d’annotation, plus de réponses cohérentes dès le départ. Idéal pour la classification, le formatage strict et les workflows métier. Une façon simple de “montrer” ce que tu veux, sans fine-tuning.

À propos du cours

Maîtrise le Few-Shot Learning et fais passer tes prompts en mode production.  En quelques exemples bien choisis, tu obtiens des réponses plus fiables, plus cohérentes, et au bon format sans fine-tuning. Moins d’essais-erreurs, moins de données, plus de résultats. La méthode la plus rapide pour transformer un LLM en assistant métier.

Rencontrez votre instructeur

Haythem Rehouma est chercheur, ingénieur et enseignant passionné par l’intelligence artificielle, les systèmes intelligents et la transmission du savoir. À la croisée du monde académique, de l’ingénierie et de l’entrepreneuriat, il conçoit des solutions où la rigueur scientifique rencontre l’impact concret. Son approche se distingue par une capacité rare à transformer des concepts complexes en structures claires, pédagogiques et applicables, que ce soit dans la recherche, la formation ou le développement de projets technologiques. Animé par une vision internationale et humaine de la technologie, il construit des écosystèmes durables où l’innovation sert avant tout l’apprentissage, l’autonomie et le progrès réel.

Course Curriculum

16 Chapters · 40 Lessons

  1. 1

    Introduction au Few-Shot Learning

    1. (Included in full purchase)

      Applications pratiques

  2. 2

    Techniques de Few-Shot Learning

    1. (Included in full purchase)

      Réseaux de neurones à transfert

  3. 3

    Mise en œuvre et outils

    1. (Included in full purchase)

      Déploiement de modèles

  4. 4

    Évaluation des performances

    1. (Included in full purchase)

      Amélioration continue

  5. 5

    Perspectives futures

    1. (Included in full purchase)

      Projets et défis

  6. 6

    Chapitre 00 - Introduction et Installation

    1. (Included in full purchase)

      Pr sentation du cours

    2. (Included in full purchase)

      Installer PyTorch et l environnement

    3. (Included in full purchase)

      Premier script de classification d images

  7. 7

    Chapitre 01 - Pourquoi le few-shot

    1. (Included in full purchase)

      Les limites du deep learning classique

    2. (Included in full purchase)

      Cas d usage r els du few-shot

    3. (Included in full purchase)

      Zero-shot, one-shot, few-shot

  8. 8

    Chapitre 02 - Fondamentaux meta-learning

    1. (Included in full purchase)

      Apprendre apprendre

    2. (Included in full purchase)

      Épisodes, support set et query set

    3. (Included in full purchase)

      N-way K-shot expliqu

  9. 9

    Chapitre 03 - Metriques et benchmarks

    1. (Included in full purchase)

      Omniglot, le MNIST du few-shot

    2. (Included in full purchase)

      miniImageNet

    3. (Included in full purchase)

      Mesurer la pr cision en few-shot

  10. 10

    Chapitre 04 - Siamese Networks

    1. (Included in full purchase)

      Architecture Siamese

    2. (Included in full purchase)

      Contrastive loss et Triplet loss

    3. (Included in full purchase)

      Impl mentation PyTorch d un Siamese

  11. 11

    Chapitre 05 - Prototypical Networks

    1. (Included in full purchase)

      L id e des prototypes

    2. (Included in full purchase)

      Distance euclidienne et classification

    3. (Included in full purchase)

      ProtoNet en moins de 100 lignes PyTorch

  12. 12

    Chapitre 06 - Matching Networks

    1. (Included in full purchase)

      L attention pour le few-shot

    2. (Included in full purchase)

      Architecture des Matching Networks

    3. (Included in full purchase)

      Matching Networks simplifi s en PyTorch

  13. 13

    Chapitre 07 - MAML et meta-learning gradient

    1. (Included in full purchase)

      Model-Agnostic Meta-Learning

    2. (Included in full purchase)

      Inner loop vs outer loop

    3. (Included in full purchase)

      MAML simplifi en PyTorch

  14. 14

    Chapitre 08 - Few-shot avec LLMs

    1. (Included in full purchase)

      In-context learning avec GPT

    2. (Included in full purchase)

      Prompt engineering few-shot

    3. (Included in full purchase)

      Chain-of-thought et ses cousins

  15. 15

    Chapitre 09 - Projet final

    1. (Included in full purchase)

      Projet — classifieur d oiseaux rares

    2. (Included in full purchase)

      Pr parer le dataset CUB-200

    3. (Included in full purchase)

      Entra ner ProtoNet sur CUB

    4. (Included in full purchase)

      Évaluation et d ploiement

  16. 16

    Chapitre 10 (OPTIONNEL) - Evaluations

    1. (Included in full purchase)

      Quiz Fondamentaux du Few-Shot

    2. (Included in full purchase)

      Quiz Architectures Few-Shot

    3. (Included in full purchase)

      Exercices pratiques

    4. (Included in full purchase)

      Glossaire et Cheatsheet

Ils ont suivi la formation

Découvrez comment notre formation prépare les professionnels de l’IA de demain.

”
En 30 minutes, j’ai compris comment cadrer un modèle avec 3 exemples et obtenir un format stable. Mes prompts sont enfin reproductibles.
Sarah M., Analyste

Montréal, QC, CANADA

”
Le cours m’a fait gagner un temps énorme : moins d’aller-retour, moins d’erreurs, et des réponses beaucoup plus cohérentes.
Omar K., Chef de produit IA

Montréal, QC, CANADA

”
J’ai appliqué la méthode few-shot sur un cas de support client : résultats immédiats, même sans fine-tuning.
Nadia R., Responsable opérations

Québec, QC, CANADA

”
Clair, concret, orienté pratique. Les exemples montrent exactement comment passer d’un prompt “brouillon” à un prompt “production
Julien P. , Développeur

Lyon, France

”
J’ai enfin une méthode simple pour guider l’IA : ton, format, contraintes… tout tient avec quelques exemples bien choisis.
Karim S. , Consultant IA

Paris, France

Unlock Your AI Potential Today

Enroll now to access exclusive resources, expert guidance, and kickstart your career in AI

Enroll Now