Goldmine for AI Engineers

Goldmine for AI Engineers

Source: Vinay Bharambe (@Vinay_bharambe) — post du 21 septembre 2026

Couverture

Si vous apprenez l’IA, le ML, les LLMs ou les agents IA, ne gaspillez pas des heures à sauter entre des tutoriels au hasard. Voici 10 référentiels que je garderais effectivement en favoris — des fondamentaux Python au ML, en passant par les LLMs, les agents et l’IA en production.

1. Python - 100 Days

jackfrued/Python-100-Days

Un parcours d’apprentissage de 100 jours couvrant les fondamentaux, l’analyse de données, le développement web et plus encore.

GitHub: https://github.com/jackfrued/Python-100-Days

2. Generative AI for Beginners

microsoft/generative-ai-for-beginners

Une introduction pratique à la construction d’applications d’IA générative.

Couvre :

  • Fondamentaux des LLMs
  • Prompt engineering
  • RAG
  • Agents IA
  • Fine-tuning
  • Développement d’applications IA

GitHub: https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners

3. LLMs From Scratch

rasbt/LLMs-from-scratch

Vous voulez comprendre ce qui se passe réellement à l’intérieur d’un LLM ? Construisez-en un pas à pas.

Couvre :

  • Tokenisation
  • Embeddings
  • Attention
  • Transformers
  • Entraînement
  • Fine-tuning

GitHub: https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch

4. Machine Learning for Beginners

microsoft/ML-For-Beginners

Un programme structuré de 12 semaines et 26 leçons couvrant le machine learning classique. Un bon point de départ si vous voulez les fondamentaux du ML avant de passer aux LLMs.

GitHub: https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners

5. OpenAI Cookbook

openai/openai-cookbook

Une collection d’exemples pratiques et de guides pour construire des applications avec les modèles OpenAI. Utile pour passer du stade Apprendre → Construire.

GitHub: https://github.com/openai/openai-cookbook

6. Stable Diffusion

CompVis/stable-diffusion

Intéressé par les modèles génératifs d’images ? Ce référentiel contient l’implémentation originale de Stable Diffusion et son code de recherche.

GitHub: https://github.com/CompVis/stable-diffusion

7. AI Agents for Beginners

microsoft/ai-agents-for-beginners

Un cours pratique pour comprendre et construire des agents IA.

Couvre :

  • Agentic AI
  • RAG
  • Frameworks d’agents
  • Usage d’outils
  • Systèmes multi-agents

GitHub: https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners

8. AI for Beginners

microsoft/AI-For-Beginners

Une introduction structurée de 12 semaines et 24 leçons à l’IA.

Couvre :

  • Réseaux de neurones
  • Vision par ordinateur
  • NLP
  • Deep learning
  • IA classique

GitHub: https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners

9. LLM App

pathwaycom/llm-app

Axé sur la construction d’applications LLM pratiques.

Explorez :

  • RAG
  • Pipelines IA
  • Recherche d’entreprise
  • Données temps réel
  • Recherche vectorielle

GitHub: https://github.com/pathwaycom/llm-app

10. Segment Anything

facebookresearch/segment-anything

Un modèle fondation pour la segmentation d’images promptable. À explorer si vous êtes intéressé par la vision par ordinateur et l’IA multimodale.

GitHub: https://github.com/facebookresearch/segment-anything

Ne mettez pas les 10 en favoris pour les oublier. Choisissez selon là où vous en êtes :

  • Python → Python-100-Days
  • ML → ML-For-Beginners
  • Fondamentaux IA → AI-For-Beginners
  • LLMs → LLMs-from-scratch
  • IA générative → Generative-AI-for-Beginners
  • Agents → AI-Agents-for-Beginners
  • Construction → OpenAI Cookbook / LLM App
  • Vision par ordinateur → Segment Anything

Choisissez-en un. Construisez quelque chose. Puis passez au suivant.