{"type":"video","version":"1.0","html":"<iframe src=\"https://www.loom.com/embed/0004a13391ff4f99b969bdf0b6478915\" frameborder=\"0\" width=\"1920\" height=\"1440\" webkitallowfullscreen mozallowfullscreen allowfullscreen></iframe>","height":1440,"width":1920,"provider_name":"Loom","provider_url":"https://www.loom.com","thumbnail_height":1440,"thumbnail_width":1920,"thumbnail_url":"https://cdn.loom.com/sessions/thumbnails/0004a13391ff4f99b969bdf0b6478915-87063850b4456531.gif","duration":1492.922,"title":"Lang{chain, graph, smith} - 02 le stack de développement AI/ML","description":"Dans cette vidéo, je présente les outils que nous allons utiliser pour nos projets futurs, en mettant en avant les avantages d'Ubuntu dans le domaine du machine learning et de l'IA. Je discute également de l'importance de choisir les bonnes librairies et logiciels pour nos besoins, en mettant en lumière des partenariats clés avec des entreprises telles que NVIDIA. Enfin, je présente des frameworks tels que PyTorch et TensorFlow, en expliquant leur utilité pour les data scientists et les ingénieurs en machine learning.\n\nDescription Générique\n💡 Dans cette session, nous explorons les outils essentiels pour la création de projets en intelligence artificielle et machine learning, avec un focus sur l'utilisation d'Ubuntu et des frameworks comme PyTorch, TensorFlow et Hugging Face. Nous abordons également les spécificités matérielles (CUDA, OpenCL, RocM) et les librairies qui facilitent le prototypage et la production. Une vue d'ensemble des technologies émergentes, combinée à une démonstration pratique, offre une base solide pour le développement de solutions IA."}