Formation IA Générative à Thabor
Pour les ingénieurs et builders de Thabor, cette formation va au-delà du prompting pour aborder l'ingénierie derrière la GenAI en production.
Get in touch
Tell me about your goals — I'll reply within 24 hrs.
Pensée pour les builders de Thabor
Chaque module se termine par quelque chose de fonctionnel — un pipeline RAG, un agent, une suite d'évaluation — construit en direct aux côtés de pairs de Thabor et d'ailleurs. On va au-delà du prompting pour aborder la véritable ingénierie derrière la GenAI en production.
Détail du programme
Module 1 : Prompt engineering et chaînes structurées
Les étudiants de Thabor apprennent la conception de prompts structurés et le function calling, pas seulement des astuces de prompt ponctuelles.
Sujets abordés
- Architecture de prompts et function calling
- Validation de sorties structurées
- Chaînes de prompts multi-étapes
Module 2 : Pipelines RAG avec bases vectorielles
Construire un pipeline de retrieval-augmented generation fonctionnel, de bout en bout, en tant qu'étudiant de Thabor.
Sujets abordés
- Stratégie de chunking et d'ingestion
- Choix et indexation de base de données vectorielle
- Évaluation de la qualité de récupération (retrieval)
Module 3 : Agents et utilisation d'outils
Construire un agent qui utilise des outils de façon fiable, pour les étudiants de Thabor qui dépassent le prompting à un seul tour.
Module 4 : Évaluations, garde-fous et déploiement
Livrer ce que vous avez construit avec du monitoring et des garde-fous de sécurité en place.
Déroulement de la cohorte
Format et calendrier
Cohorte en direct, orientée projet
Entièrement en ligne, en direct sur Zoom, pour les apprenants de Thabor et leurs pairs à chaque module.
À qui s'adresse cette formation
Ingénieurs et builders
Les ingénieurs de Thabor qui veulent l'architecture derrière la GenAI en production, pas seulement les bases d'une API.
Fondateurs techniques
Les fondateurs de Thabor qui construisent un produit propulsé par un LLM et doivent dépasser un prototype fragile.
Résultats et accompagnement
Projet de portfolio
Les étudiants de Thabor repartent avec un projet RAG ou agent fonctionnel à montrer aux employeurs.
Prérequis
Python de base recommandé
La formation se concentre sur les décisions d'architecture pour les étudiants de Thabor, pas les fondamentaux de syntaxe.
Remarque
Couvre OpenAI, Anthropic (Claude) et les modèles open source, pour que les étudiants de Thabor ne soient pas enfermés dans le référentiel mental d'un seul fournisseur.
Réponse rapide
La formation IA Générative à Thabor est un programme pratique et orienté projet qui couvre le prompt engineering, les pipelines RAG, les agents et les évaluations — l'ingénierie derrière les systèmes LLM en production, pas de simples astuces de prompting. Elle s'adresse aux ingénieurs et fondateurs techniques de Thabor qui veulent faire passer un prototype fragile à quelque chose de prêt pour la production, et elle vaut le coup si votre objectif est un projet de portfolio fonctionnel, pas seulement une compréhension théorique du fonctionnement des LLM.
Comparaison avec des tutoriels YouTube gratuits ou la documentation d'API
- Vous construisez un pipeline RAG, un agent et une suite d'évaluation fonctionnels pendant la cohorte, pas seulement en regardant quelqu'un d'autre le faire
- Couvre OpenAI, Anthropic (Claude) et les modèles open source ensemble, pour que les étudiants de Thabor ne soient pas enfermés dans la documentation et le référentiel mental d'un seul fournisseur
- Des retours en direct sur vos décisions d'architecture de la part d'un praticien qui livre des systèmes GenAI en production, pas une section de commentaires
- Une progression structurée du prompting vers le RAG, les agents, les évaluations et le déploiement, au lieu de tutoriels isolés et épars
Pourquoi les builders de Thabor choisissent Deepak Suhag
Enseigné par quelqu'un qui livre des systèmes GenAI en production pour des clients — pas une formation construite uniquement à partir de documentation.
Tools & platforms
The exact stack I use daily across growth marketing, web development, AI, and automation — no guesswork, no vendor lock-in.
Everything you need to know
Still have a question that isn't answered here? Reach out directly — I respond to every inquiry personally.
Ask a question01Ai-je besoin d'expérience en Python à Thabor ?
Python de base est recommandé — la formation se concentre sur l'architecture, pas la syntaxe.
02Quels fournisseurs de LLM couvrez-vous ?
OpenAI, Anthropic (Claude) et les modèles open source.
03Cette formation est-elle accessible à distance pour les apprenants de Thabor ?
Oui — la cohorte se déroule entièrement en ligne, en direct sur Zoom.
04Est-ce que je repars avec un projet à montrer aux employeurs à Thabor ?
Oui — un projet RAG ou agent fonctionnel fait partie du programme.
05Combien coûte la formation IA Générative pour les étudiants de Thabor ?
Le tarif est confirmé lors d'un court appel de découverte, car il peut varier selon la cohorte et les offres en cours. Les étudiants de Thabor devraient réserver un appel pour obtenir un tarif exact et à jour.
06Quelle est la différence avec des tutoriels YouTube gratuits sur ChatGPT ou LangChain ?
Les tutoriels gratuits montrent généralement une démo étroite, sans couvrir les évaluations, les garde-fous ou le déploiement. Cette formation accompagne les étudiants de Thabor sur tout le parcours — prompting, RAG, agents, évaluations et mise en production sécurisée — avec des retours en direct sur votre propre projet, pas seulement une vidéo à regarder passivement.
07Dois-je déjà connaître le machine learning pour m'inscrire depuis Thabor ?
Aucune expérience en machine learning n'est requise. Python de base est recommandé car la formation se concentre sur les décisions d'architecture plutôt que les fondamentaux de syntaxe, mais les étudiants de Thabor venant d'un profil logiciel général peuvent suivre sans difficulté.
08Est-ce que je reçois un certificat ou un projet de portfolio ?
Oui — les étudiants de Thabor repartent à la fois avec un certificat de fin de formation et un projet RAG ou agent fonctionnel à montrer aux employeurs, ce qui compte davantage que le certificat lui-même dans la plupart des entretiens techniques.
09Que se passe-t-il si je prends du retard ou manque une session ?
Les sessions sont enregistrées, et comme chaque module construit vers un livrable fonctionnel, les étudiants de Thabor peuvent rattraper le contenu manqué avant le module suivant sans perdre le fil du projet.
10Cette formation aide-t-elle à trouver des opportunités ou un meilleur salaire en GenAI à Thabor ?
L'expérience GenAI en production — pipelines RAG, agents, évaluations — est très recherchée par rapport au nombre d'ingénieurs qui l'ont réellement livrée, au-delà d'un simple appel d'API. Le projet de portfolio de cette formation est construit spécifiquement pour être présenté en entretien par les étudiants de Thabor.