Formation Building Artificial Intelligence Models Workshop
Informations générales
Objectifs
Après ce cours, vous serez capable de :
- Comprendre les fondamentaux et les concepts clés de l'IA
- Développer et mettre en œuvre des algorithmes et des modèles d'IA
- Créer et déployer des modèles d'IA pour la consommation
- Créer des conteneurs réutilisables pour les déploiements d'IA
- Comprendre les défis éthiques de l'IA
- Comprendre l'IA générative
Public
Ce cours s'adresse avant tout aux personnes suivantes :
- ingénieurs logiciels, professionnels de l'informatique, ingénieurs de données, professionnels des bases de données, développeurs, testeurs, architectes de solutions, passionnés d'IA et d'automatisation, statisticiens et autres professionnels cherchant à développer des capacités MLOps et d'IA.
Prérequis
Pour suivre ce cours, vous devez déjà posséder les connaissances suivantes :
- Une compréhension de base de tout langage de programmation ou de script est recommandée
Programme de la formation
Ce cours présente une approche d'entreprise pour comprendre, évaluer et appliquer des solutions MLOps et d'intelligence artificielle (IA) à un problème commercial. Le cours se concentre d'abord sur la formation des composants d'IA, notamment la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel, et leurs applications. Nous construisons ensuite une architecture pratique qui peut être déployée pour la consommation publique à l'aide de conteneurs Docker. Ce cours vous aide également à décider quand sélectionner des modèles prédéfinis ou des modèles personnalisés, ou à concevoir votre propre modèle.
The Ecosystem and Overview
Ethics in AI
Machine learning overview
Process automation
AI applications - computer vision
AI Applications - natural language processing (NLP)
Containerizing applications
MLOps
Introduction to generative AI
Méthode pédagogique
Chaque participant travaille sur un poste informatique qui lui est dédié. Un support de cours lui est remis soit en début soit en fin de cours. La théorie est complétée par des cas pratiques ou exercices corrigés et discutés avec le formateur. Le formateur projette une présentation pour animer la formation et reste disponible pour répondre à toutes les questions.
Formation officielle, reconnue par l'éditeur HPE.
Méthode d'évaluation
Tout au long de la formation, les exercices et mises en situation permettent de valider et contrôler les acquis du stagiaire. En fin de formation, le stagiaire complète un QCM d'auto-évaluation.
Suivre cette formation à distance
- Un ordinateur avec webcam, micro, haut-parleur et un navigateur (de préférence Chrome ou Firefox). Un casque n'est pas nécessaire suivant l'environnement.
- Une connexion Internet de type ADSL ou supérieure. Attention, une connexion Internet ne permettant pas, par exemple, de recevoir la télévision par Internet, ne sera pas suffisante, cela engendrera des déconnexions intempestives du stagiaire et dérangera toute la classe.
- Privilégier une connexion filaire plutôt que le Wifi.
- Avoir accès au poste depuis lequel vous suivrez le cours à distance au moins 2 jours avant la formation pour effectuer les tests de connexion préalables.
- Votre numéro de téléphone portable (pour l'envoi du mot de passe d'accès aux supports de cours et pour une messagerie instantanée autre que celle intégrée à la classe virtuelle).
- Selon la formation, une configuration spécifique de votre machine peut être attendue, merci de nous contacter.
- Pour les formations incluant le passage d'une certification la dernière journée, un voucher vous est fourni pour passer l'examen en ligne.
- Pour les formations logiciel (Adobe, Microsoft Office...), il est nécessaire d'avoir le logiciel installé sur votre machine, nous ne fournissons pas de licence ou de version test.
- Horaires identiques au présentiel.
Mis à jour le 15/10/2024