20 projets d'IA génératifs pour suralimenter votre CV en 2025

AI générative: 20 projets pour stimuler votre CV en 2025

La révolution générative de l'IA transforme les industries, et l'expérience pratique des projets de Genai de pointe est un avantage significatif sur le marché du travail compétitif d'aujourd'hui. Avec les outils d'IA de plus en plus utilisés dans le dépistage du curriculum vitae, la présentation de votre expertise Genai est cruciale. Cet article présente 20 projets, classés par niveau de compétence (débutant, intermédiaire, avancé), pour vous aider à maîtriser Genai et à renforcer votre CV. Ces projets couvrent un large éventail d'applications, de la construction d'assistants d'IA et de modèles de réglage fin aux systèmes de chiffon en développement et aux agents de l'IA.

Table des matières

• Projets génératifs de niveau débutant
• PROJETS GÉNÉRATIVES GÉNÉRATIVES DE NIVEAU INTERMÉDIAIRE
• Projets d'IA génératifs de niveau avancé
• Conclusion
• Questions fréquemment posées

Projets génératifs de niveau débutant

Ces projets introduisent des concepts d'IA fondamentaux et nécessitent des compétences en programmation de base.

1. Tool Genai Image-to-Speech (GPT-3.5 / GPT-4): Transformez les images en histoires audio à l'aide de GPT-3.5 (ou du GPT-4 amélioré), de Langchain et de Face LLMS. Ce projet améliore l'accessibilité et offre une nouvelle façon de ressentir du contenu visuel. Compétences clés: analyse d'image, intégration générative d'IA, synthèse de la parole, déploiement de visage rational / étreint. [Lien de référentiel GitHub]

2. Outil de développement de carrière alimenté par Genai: construire un système multi-agents pour une assistance personnalisée sur la recherche d'emploi, l'analyse de curriculum vitae, la génération de lettres de motivation et la recherche sur l'entreprise. Compétences clés: PNL, apprentissage automatique, systèmes multi-agents. [Lien de référentiel GitHub]

3. Agent acheteur de voitures (Langgraph / Alternative): Créez un système intelligent utilisant Langgraph (ou Crewai, Autogen) pour recommander des véhicules en fonction des préférences des utilisateurs. Compétences clés: intégration LLM, systèmes basés sur des agents, analyse des préférences des utilisateurs. [Lien de référentiel GitHub]

4. Assistant vocal personnel (GPT-3.5 / GPT-4 & Whisper): Développez un assistant vocal en utilisant GPT-3.5 (ou GPT-4) pour la compréhension du langage naturel, et chuchotant pour la parole au texte. Compétences clés: reconnaissance vocale, IA conversationnelle, texte vocale. [Lien de référentiel GitHub]

5. Data Science AI Assistant (GEMMA 2B-IT): Créez un assistant AI utilisant GEMMA 2B-IT de Google pour expliquer les concepts de science des données et générer des exemples de code Python. Compétences clés: intégration LLM, génération de code. [Lien Kaggle Notebook]

PROJETS GÉNÉRATIVES GÉNÉRATIVES DE NIVEAU INTERMÉDIAIRE

Ces projets intègrent plusieurs modèles d'IA et peuvent impliquer de travailler avec des API.

6. Analyseur vidéo (LLAMA3.2 Vision & Whisper): Créez un outil pour générer des descriptions du contenu vidéo en combinant la vision informatique (Vision LLAMA3.2), la transcription audio (Whisper) et la NLP. [Lien de référentiel GitHub]

7. Résumé vidéo sans serveur (AWS): Créez un outil de résumé vidéo sans serveur à l'aide d'AWS et AI21 Labs Jurassic-2 Ultra, générant des rapports PDF combinant des images et des résumés de texte. [Lien de référentiel GitHub]

8. Agent financier basé sur LLM: développer un agent pour récupérer les nouvelles financières et prédire les cours des actions à l'aide de LLMS et d'apprentissage automatique. [Lien de référentiel GitHub]

9. Modèle de texte vocale Azure avec Avatar: intégrer le texte-voca-vocation d'Azure avec Avatar Animation pour générer des vidéos Avatar parlantes. [Lien de référentiel GitHub]

10. Agent d'apprentissage adaptatif (Langgraph / Alternative): Créez un agent d'apprentissage à l'aide de Langgraph (ou alternative) et de la technique Feynman pour guider les apprenants à travers des concepts complexes. [Lien de référentiel GitHub]

11. Analyseur d'appels de vente alimentée par AI (Langchain & Crewai): Analyser les enregistrements d'appels de vente pour extraire des informations sur le sentiment, les sujets et les stratégies de vente. [Lien de référentiel GitHub]

12. AI Music Composer (Langgraph / Alternative): Créez un compositeur de musique AI utilisant Langgraph (ou alternative) pour générer des pièces musicales originales. [Lien de référentiel GitHub]

13. Analyseur de documents juridiques alimentés par l'IA: élaborez un outil pour analyser les documents juridiques, extraire des clauses clés et fournir des résumés. [Lien de référentiel GitHub]

14. Agent assistant de chef de projet: construire un agent pour aider les chefs de projet à organiser et à gérer des tâches en fonction des descriptions de projet. [Lien de référentiel GitHub]

15. Système de chiffon (Llama3, Langchain, ChromAdb): Créez un système de génération augmenté de récupération utilisant LLAMA3, Langchain et ChromAdb. [Lien de référentiel GitHub]

Projets d'IA génératifs de niveau avancé

Ces projets sont destinés aux développeurs d'IA expérimentés et impliquent des techniques plus complexes.

16. AutoDev: Système d'agent de développement de logiciels: Créez un framework basé sur l'IA pour automatiser les tâches de développement logiciel. [Lien de référentiel GitHub]

17. Rag médical (Biomistral 7B, PubMedbert, Qdrant): développer une demande de chiffon médical en utilisant Biomistral 7B, PubMedbert et Qdrant. [Lien de référentiel GitHub]

18. Agent de test unitaire de bout en bout alimenté par AI: Créez un agent pour automatiser les tests de logiciels de bout en bout. [Lien de référentiel GitHub]

19. RAG à disque (ObjectBox et Langchain): Développez une application de chiffon à disque à l'aide d'ObjectBox et Langchain. [Lien de référentiel GitHub]

20. Fine-Tuning Llama 3 (Pytorch FSDP & QLORA): Fine-Tune Llama 3 efficacement en utilisant Pytorch FSDP et QLORA. [Lien de référentiel GitHub]

Conclusion

Ces projets offrent une voie pour maîtriser l'IA générative et améliorer considérablement votre CV. N'oubliez pas de présenter efficacement votre travail sur votre CV et votre profil LinkedIn, en mettant en évidence les technologies utilisées et les problèmes résolus.

Questions fréquemment posées

• Q1: Pourquoi ajouter des projets Genai à mon CV? R: Ils démontrent vos compétences avec la technologie de pointe et votre capacité à résoudre des problèmes réels.
• Q2: Ai-je besoin d'une expérience préalable de l'IA? R: Non, les projets sont classés par niveau de compétence.
• Q3: Quels outils sont nécessaires? R: Principalement Python, Langchain, étreinte Face, Modèles Openai, AWS / Azure, Pytorch.
• Q4: Comment choisir le bon projet? R: Sélectionnez un projet correspondant à votre niveau de compétence.
• Q5: Où trouver des ressources? R: Les liens GitHub et Kaggle fournis.
• Q6: Comment présenter des projets? R: Section "Projets" dédiée sur votre CV et articles détaillés LinkedIn avec les liens GitHub.

(Remarque: n'oubliez pas de remplacer le bracked "[GitHub Repository Link]" et "[Kaggle Notebook Link]" Placeholders avec les liens réels.)

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