Combinez (1) cours fondamentaux (DeepLearning.ai, Fast.ai, Hugging Face), (2) certifications cloud (Azure AI, AWS ML, Google ML), (3) pratique sur Kaggle, et (4) veille via les comparateurs et guides IA francophones.
Réponse détaillée
Apprendre l'IA en 2026 suit un parcours en 4 couches. (1) Fondamentaux : DeepLearning.ai (Andrew Ng) pour la théorie ML/LLM, Fast.ai pour le practical deep learning, Hugging Face NLP Course gratuit. (2) Spécialisation LLM/agents : LangChain Academy, Anthropic's Building with Claude, OpenAI Cookbook. (3) Certifications : Azure AI Engineer (AI-102), AWS Machine Learning Specialty, Google Cloud Professional ML Engineer. (4) Pratique : Kaggle (datasets et compétitions), Hugging Face Spaces, projets perso publiés sur GitHub. Côté FR : OpenClassrooms, Le Wagon (Data Science), Simplon (parcours IA inclusif). Suivez en continu les guides IntelligenceArtificielle.ai et le blog.
Recommandations
- DeepLearning.aiCours référence Andrew Ng, théorie et pratique.
- Hugging Face NLP CourseGratuit, à jour, focus LLM modernes.
- Certifications cloudAzure AI-102, AWS ML, Google ML.
- Kaggle + GitHubPratique sur datasets réels, portfolio public.
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