Plan de la formation
Votre parcours18 leçons, six modules

THEKERNEL / CURRICULUM 01-18

Des bases de l’IA à ses usages.

Dix-huit leçons pour suivre les données, comprendre les modèles, explorer les médias génératifs et choisir la suite qui vous concerne.
Commencer la première leçon ≈ 1 h 16 de lecture · aucune connaissance préalable

CARTE DE PROGRESSION

Six modules, une seule trajectoire.

01

Fondations

Lire la chaîne complète, des données jusqu’au résultat.

3 leçons
01

Comment fonctionne un modèle d'IA ?

Suivre le trajet complet, des données au résultat, sans boîte noire.

Débutant 4 min
02

Entraînement vs inférence

Distinguer la phase où le modèle apprend de celle où il répond.

Débutant 3 min
03

Données, tokens et contexte

Comprendre ce que le modèle reçoit réellement avant de produire sa réponse.

Débutant 4 min
02

LLM

Comprendre les tokens, l’attention, la quantization et l’évaluation.

3 leçons
04

Qu'est-ce qu'un LLM ?

Lire un modèle de langage comme une machine à prédire des tokens.

Débutant 4 min
05

Comprendre la quantization

Réduire la mémoire d'un modèle sans confondre taille et qualité.

Intermédiaire 4 min
06

Hallucinations et évaluation

Tester une réponse au lieu de confondre fluidité et fiabilité.

Intermédiaire 4 min
03

Images et vidéo

Suivre le bruit, le latent et la cohérence dans le temps.

3 leçons
07

Comment fonctionne la diffusion ?

Suivre une image depuis le bruit initial jusqu'aux pixels reconstruits.

Débutant 4 min
08

Prompt, seed et sampler

Contrôler une génération sans attribuer des pouvoirs magiques au prompt.

Intermédiaire 4 min
09

De l'image à la vidéo

Comprendre cohérence temporelle, mouvement et coût de génération.

Intermédiaire 3 min
04

Matériel

Relier chaque charge de travail à une contrainte physique mesurable.

3 leçons
10

CPU, RAM, GPU et VRAM

Comprendre le rôle de chaque composant dans une machine d'IA locale.

Débutant 4 min
11

Choisir une machine pour l'IA locale

Partir de vos usages pour arbitrer mémoire, puissance, bruit et budget.

Intermédiaire 4 min
12

Mesurer mémoire et performance

Estimer les poids, le contexte, le débit et la latence sans fausse précision.

Intermédiaire 4 min
05

IA locale

Exécuter, exposer et enrichir un modèle sur votre propre machine.

3 leçons
13

Pourquoi faire tourner une IA en local ?

Évaluer confidentialité, coût, autonomie, performance et limites.

Débutant 3 min
14

Lancer un premier modèle local

Choisir un runtime, charger des poids et vérifier une première inférence.

Débutant 6 min
15

API locale et RAG

Relier une interface, un modèle et vos documents sans masquer les frontières.

Intermédiaire 5 min
06

Homelab

Transformer une expérience locale en service fiable et maintenable.

3 leçons
16

Qu'est-ce qu'un homelab ?

Assembler calcul, stockage, réseau et services dans un laboratoire personnel.

Débutant 5 min
17

Réseau, sécurité et sauvegarde

Séparer les rôles, limiter les accès et préparer la restauration.

Intermédiaire 5 min
18

Déployer une stack IA locale

Assembler runtime, interface, données et supervision en service maintenable.

Avancé 6 min