Avant-propos

Introduction

Ce livre s’adresse à tous les développeurs souhaitant s’initier à l’intelligence artificielle. Afin de faciliter cet apprentissage, nous allons nous appuyer sur le langage JavaScript. C’est un langage polyvalent qui a l’avantage de pouvoir s’exécuter facilement avec n’importe quel navigateur mais aussi en application autonome grâce à Node.js. Il n’est pas nécessaire de connaître ce langage car tous les concepts de base sont expliqués ici.

Le deep learning va être étudié ici mais sans rentrer dans des formules mathématiques complexes. Cela signifie apprendre comment fonctionne un neurone, une couche de neurones, entraîner un ou plusieurs neurones à résoudre un problème, puis utiliser un modèle par inférence. Une fois les concepts de base découverts, vous pourrez passer à l’usage de librairies dédiées.

Avec la librairie TensorFlow.js, vous allez apprendre à construire votre réseau de neurones et à l’adapter à vos besoins. Il s’agit avant tout d’une mise en application des concepts généraux de l’IA.

Les grands modèles de langage (LLM pour Large Language Model) sont devenus aujourd’hui incontournables. Mais comme nous allons le voir, nous aurons aussi la possibilité de les utiliser directement avec notre machine. JavaScript sera alors utilisé pour accéder à ces modèles offrant de nombreuses possibilités d’interactions à un coût relativement faible.

Les services en ligne (sur le cloud) proposés par les géants de l’IA : OpenAI, MistralAI… utilisent des infrastructures conséquentes car ils exploitent des modèles de très grande taille.. Cependant, là aussi JavaScript va nous offrir un cadre efficace pour interagir à distance avec ces LLM à travers les API à disposition. Les coûts d’accès seront également pris en compte rendant cette approche sur mesure plus séduisante pour les entreprises et même les particuliers.

Pour cela, sept chapitres progressifs sont à votre disposition.

Le premier chapitre explique tous les concepts des réseaux de neurones et cela sans rentrer dans des concepts trop mathématiques. Grâce à ce chapitre, vous saurez déjà comment fonctionne un neurone, c’est-à-dire son entraînement et son inférence tout en comprenant aussi son intégration dans un réseau plus complexe.

Le deuxième chapitre vous initie aux bases de JavaScript, vous y apprendrez comment réaliser des programmes de manière progressive. Tout d’abord, choisir son environnement de développement, explorer les éléments habituels de syntaxe, les structures de données, les fonctions, variables, et le contrôle de flux via les boucles et exceptions… À la fin de ce chapitre, vous saurez déjà...