Intelligence Artificielle

L’Intelligence Artificielle est l’art et la science d’apprendre aux machines a apprendre, raisonner et creer. Elle transforme les donnees brutes en actions intelligentes, permet de detecter des patterns complexes, de faire des predictions et de generer des solutions innovantes. Mon travail se concentre sur la conception et le deployment de modeles utiles pour des problemes reels.

Technologies et Frameworks principaux

TensorFlow Framework de reference pour deep learning, training et deployment de neural network en computer vision et natural language processing.

Scikit-learn Bibliotheque cle pour le classical machine learning: classification, regression, clustering et preprocessing.

MLflow Outils MLOps pour experiment tracking, model versioning et gestion du cycle de vie des modeles.

Arize AI Plateforme d’observability pour surveiller performance et drift des modeles en production.

Qdrant Vector database pour embeddings, semantic search et retrieval avance.

LlamaIndex Framework pour l’indexation des donnees et le retrieval dans des applications basees sur large language models.

Ollama Runtime pratique pour executer et tester localement des modeles linguistiques.

Transformers.js Bibliotheque moderne pour executer des modeles Transformers directement dans le navigateur, avec WebGPU.

Projets cles

Comprehensive Recommender System Guide Guide complet sur les recommender systems: collaborative filtering, content-based et approches hybrides.

Web Based ChaD GPT Assistant AI web-based execute localement sur l’appareil utilisateur, avec focus sur privacy et cout serveur quasi nul.