Plateforme de stage pédagogique en intelligence artificielle Mo

Qu’est-ce que la plateforme d’enseignement par l’intelligence artificielle Mo ?

Mo est une plateforme en ligne pour l’apprentissage de l’intelligence artificielle, la modélisation, l’entraînement et le déploiement, qui prend en charge Python.

Il rassemble les cours, les projets, les ensembles de données, les ressources de calcul et l’évaluation des modèles dans un même environnement pédagogique et pratique.

Positionnement de la plateforme

Mo possède à la fois des fonctions d’outil éducatif et de développement, dans le but de réduire les barrières à l’apprentissage et à la pratique du machine learning.

• Apprendre les bases et les connaissances avancées en intelligence artificielle grâce à un programme structuré.
• Faire des exercices de code et des projets pratiques dans le navigateur.
• Mener des expériences en utilisant des ensembles de données publics, des modules et des projets d’exemple.
• Appeler les ressources CPU ou GPU pour entraîner un modèle d’apprentissage automatique.
• Assembler les résultats de l’entraînement en une application et publier le déploiement.

Contenu principal d’apprentissage

Mo-Tutor et Mo-Lab

La plateforme relie l’explication des cours à la pratique concrète par deux modes principaux.

Environnement de développement en ligne

Selon la présentation officielle de GitHub, la plateforme Mo repose sur JupyterLab pour offrir des capacités de développement en ligne.

• Créer et modifier des projets Notebook dans le navigateur.
• Importer les ensembles de données de la plateforme, les modules publics et les ressources de code.
• Choisissez les ressources de formation CPU ou GPU en fonction des besoins du projet.
• Créer des tâches d’entraînement de longue durée et les exécuter en arrière-plan.
• Utiliser TensorBoard pour observer et évaluer le processus d’entraînement.
• Assembler les modules terminés en une application appelable.

Ensembles de données et projets

Les utilisateurs peuvent créer, télécharger, visualiser et rendre publics des ensembles de données, ainsi que les importer dans des projets.

• Il est possible de définir le niveau de publicité du jeu de données ; il convient de vérifier les autorisations avant sa publication.
• Un module est un composant algorithmique réutilisable, qui peut être référencé par d’autres projets.
• Les applications peuvent combiner plusieurs modules pour former des fonctionnalités complètes.
• Les projets publics conviennent pour apprendre et reproduire, mais il faut néanmoins vérifier les versions des dépendances.
• Avant de télécharger des données personnelles ou professionnelles, il est nécessaire d’effectuer le masquage des informations et de vérifier les droits d’accès.

Entraînement et évaluation des modèles

La plateforme permet d’entraîner des modèles sur des ressources CPU ou GPU, et offre des outils d’évaluation de l’IA ainsi que des accès à des compétitions.

• Choisir les ressources de calcul appropriées en fonction de l’ampleur de la tâche.
• Vérifier la qualité des données, la répartition des catégories et les licences avant l’entraînement.
• Évaluer les performances de généralisation à l’aide des ensembles de validation et de test.
• Utilisez TensorBoard pour observer la perte, les métriques et les tendances d’entraînement.
• Enregistrer la graine aléatoire, la version dépendante et les paramètres du modèle.
• Les résultats des évaluations ne peuvent être interprétés indépendamment du jeu de données et de la définition des indicateurs.

Caractéristiques des cours d’IA

Le site officiel présente actuellement le système de cours conçu et développé par une équipe d’enseignants de l’Université du Zhejiang.

La page d’accueil propose des cours pour les niveaux débutant, intermédiaire et avancé, comprenant des cours publics, des cours thématiques et des projets.

• Introduction à l’intelligence artificielle et contenus généraux.
• Bases de la programmation Python et du traitement des données.
• Cours d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond.
• Projets de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel.
• Cours publics spécialisés sur les grands modèles tels que DeepSeek.
• Programmes pédagogiques destinés aux universités et à la formation professionnelle.

Compétitions d’IA et évaluation des compétences

Mo propose des compétitions d’IA et des outils d’évaluation de l’IA, afin d’aider les apprenants à appliquer leurs connaissances à des tâches réelles.

• Comprendre les problèmes réels et les indicateurs d’évaluation à travers les énoncés des concours.
• Soumettre les résultats du modèle et analyser l’écart par rapport au classement.
• Apprendre le traitement des données et la conception de modèles à l’aide de solutions publiques.
• Faites attention aux règles du tournoi, aux licences de données et à la propriété des résultats.
• Les classements ne reflètent pas directement la capacité de production réelle.

À qui s’adresse-t-il

• Utilisateurs sans expérience : Commencez par des bases générales en Python et en intelligence artificielle.
• Étudiants du secondaire supérieur : réaliser des expériences en cours, des projets pratiques et des évaluations de compétences.
• Enseignant : Organiser des cours d’IA, des projets pratiques et des activités pédagogiques.
• Développeur : Tester les algorithmes, entraîner les modèles et créer des applications de démonstration.
• Candidat : Acquérir des réalisations et de l’expérience pratique à travers des projets.
• Écoles et institutions : Création d’environnements d’enseignement et de formation en intelligence artificielle.

Tutoriel d'utilisation de Mo

1. Ouvrez la plateforme officielle et créez un compte personnel.
2. Selon vos bases, choisissez la voie Python, apprentissage automatique ou apprentissage profond.
3. Essayez d’abord les cours gratuits en ligne pour évaluer le niveau de difficulté et la méthode d’enseignement.
4. Accédez à Mo-Tutor pour étudier les chapitres et faire des exercices interactifs.
5. Créez un projet dans Mo-Lab et ouvrez l’environnement Notebook.
6. Importer des exemples officiels, des ensembles de données publiques ou des données conformes propres.
7. Exécutez le code et sélectionnez les ressources CPU ou GPU appropriées.
8. Utiliser les journaux et TensorBoard pour vérifier le processus d’entraînement.
9. Évaluer les performances et les limites du modèle sur un ensemble de test indépendant.
10. Une fois terminé, publiez la présentation du projet, du module ou de l’application.
11. Vérifiez la durée de validité du cours, les ressources informatiques et les règles de remboursement avant de payer.

Prix et modalités de facturation

Au 30 août 2026, le site officiel ne présente pas de prix unifiés pour les abonnements ou les forfaits de puissance de calcul.

Les prix des activités de cours, le prix initial et les avantages peuvent être modifiés ; avant de payer, il convient de se référer à la page de paiement ou au contrat de l’institution.

Quelques points à vérifier avant l’achat

• Catalogue des cours, enseignants, niveau de difficulté et date de mise à jour.
• Les règles concernant la durée d’apprentissage et la réécoute sont disponibles après achat.
• Les données du projet, le code et les ressources de calcul sont-ils inclus dans le cours ?
• Modèle de GPU, quotas, mise en file d’attente et mécanisme de sauvegarde des tâches.
• Y a-t-il des frais supplémentaires pour la correction des devoirs, les réponses aux questions et les certificats ?
• Conditions d’application pour les remboursements, les transferts de cours et les prix des activités.
• Limites du déploiement institutionnel, de la formation, de l’exploitation et du support technique.

GitHub et le monde du logiciel open source

Mo dispose d’une organisation officielle sur GitHub, qui met en ligne les Mo-Card, la documentation et divers projets techniques.

Chaque entrepôt dispose de sa propre licence, ce qui ne permet pas de conclure que la plateforme commerciale Mo est entièrement open source.

• Les entrepôts publics peuvent être utilisés pour apprendre des projets concrets et leurs implémentations techniques.
• Avant utilisation, il est nécessaire de vérifier individuellement les licences, les dépendances et l’état de maintenance.
• Les comptes de plateforme, les cours en ligne, le calcul et les services de déploiement sont toujours fournis par le site officiel.
• La documentation officielle autorise l’importation des ressources de projets GitHub pour le développement.
• Le code source complet de la plateforme et les versions déployées en privé ne sont pas publiés.

Précautions concernant les données et les droits d’auteur

• Ne téléchargez que des données et du code pour lesquels vous disposez d’une autorisation d’utilisation légale.
• Supprimer les informations personnelles et le contenu sensible avant de publier les ensembles de données.
• Conserver les exigences de licence et d’attribution lors de la citation de projets tiers.
• Ne mettez pas les clés de compte dans des notebooks ou des projets publics.
• Les résultats des expériences éducatives ne doivent pas être utilisés directement pour prendre des décisions de production à haut risque.
• L’institution doit établir des droits d’accès aux données des étudiants, aux devoirs et aux modèles.

Restrictions d'utilisation

• Le nombre de cours ne garantit pas que le contenu reste toujours à jour.
• Les prix des cours et activités gratuits peuvent varier avec le temps.
• La puissance de calcul en ligne est affectée par les quotas, les files d’attente et l’état du réseau.
• Un projet d’exemple ne peut pas remplacer une vérification indépendante des données et de la sécurité.
• Les modèles publics peuvent présenter des biais, des risques liés aux licences et des dépendances.
• Certains cours avancés et fonctionnalités institutionnelles nécessitent un paiement supplémentaire.

Questions fréquentes

La plateforme d’enseignement par intelligence artificielle Mo est-elle gratuite ?

Il est possible de s’inscrire gratuitement et d’étudier certains cours, mais les cours payants, les ressources de calcul et les services institutionnels doivent être confirmés séparément.

Peut-on utiliser Mo sans connaissances de programmation ?

Oui, la plateforme propose des parcours d’introduction au Python et à l’intelligence artificielle ; il est conseillé de commencer par des cours de base gratuits.

Mo peut-il entraîner des modèles en ligne ?

Oui, la documentation officielle indique que la plateforme prend en charge l’entraînement sur CPU ou GPU, et que TensorBoard peut être utilisé pour l’évaluation.

Quelle est la différence entre Mo-Tutor et Mo-Lab ?

Mo-Tutor se concentre sur l’interaction et la guidance pédagogique, tandis que Mo-Lab met l’accent sur le code Notebook et la pratique de projets.

Comment sont facturés les cours de Mo ?

Certaines cours sont gratuits, d’autres ont un prix indiqué séparément ; les tarifs unifiés pour les abonnements et la puissance de calcul ne sont pas encore affichés publiquement.

Mo prend-il en charge les écoles ou les centres de formation ?

Soutien : le site officiel propose des solutions pédagogiques sur mesure pour les universités, les écoles professionnelles, les institutions éducatives et d’autres contextes.

La plateforme Mo est-elle un projet open source ?

Ce n’est pas une plateforme entièrement open source : GitHub publie officiellement certains projets, mais le code source de la plateforme commerciale n’est pas entièrement mis à disposition.