Programme de la formation
Développement de solutions IA avec Azure et OpenAI

• Introduction à l'IA, Azure et OpenAI

  - Définition des concepts fondamentaux de l'Intelligence Artificielle (IA)
  - Présentation de la plateforme Microsoft Azure pour l'IA
  - Introduction aux capacités et services d'OpenAI
  - Contextualisation de l'IA générative et de ses applications

• Fondamentaux d'Azure AI Services

  - Vue d'ensemble des Azure Cognitive Services
  - Accès et gestion des ressources Azure AI
  - Sécurité et conformité dans Azure AI
  - Bonnes pratiques d'utilisation des services

• Traitement du langage naturel (NLP) avec Azure AI

  - Utilisation d'Azure Language Service (compréhension, détection d'entités)
  - Analyse de sentiments et résumé de texte automatisé
  - Traduction de texte et détection de langue
  - Cas d'usage pratiques de NLP

• Vision par ordinateur avec Azure AI Vision

  - Reconnaissance d'images et d'objets
  - Extraction de texte à partir d'images (OCR)
  - Analyse faciale et détection d'émotions
  - Construction d'applications de vision

• Traitement de la parole avec Azure AI Speech

  - Synthèse vocale (Text-to-Speech) et reconnaissance vocale (Speech-to-Text)
  - Personnalisation des modèles vocaux
  - Traduction vocale en temps réel
  - Intégration dans des assistants vocaux

• Introduction aux services OpenAI via Azure

  - Accès aux modèles OpenAI (GPT-3/4, DALL-E) via Azure
  - Comprendre les API OpenAI et leurs utilisations
  - Gestion des quotas et coûts des services OpenAI
  - Considérations éthiques et responsables de l'IA

• Conception d'agents conversationnels avec OpenAI
• Création de contenu génératif avec OpenAI

  - Génération de texte cohérent et pertinent (articles, résumés)
  - Création d'images et de visuels avec DALL-E
  - Application dans le marketing, la rédaction, le design
  - Techniques d'amélioration de la créativité IA

• Intégration de modèles prédictifs et Machine Learning

  - Présentation d'Azure Machine Learning Studio
  - Utilisation de modèles pré-entraînés dans Cognitive Services
  - Cycle de vie typique du Machine Learning
  - Évaluation et déploiement de modèles simples

• Architecture de solutions IA robustes et évolutives

  - Conception d'architectures basées sur Microservices et APIs
  - Gestion des flux de données pour les applications IA
  - Scalabilité et haute disponibilité des services Azure AI
  - Surveillance et journalisation des solutions IA

• Déploiement et sécurisation des solutions IA

  - Stratégies de déploiement continu (CI/CD) pour l'IA
  - Sécurité des API et gestion des accès (IAM)
  - Protection des données sensibles dans les applications IA
  - Monitoring des performances et alertes

• Bonnes pratiques et cas d'usage avancés

  - Optimisation des coûts des ressources Azure AI
  - Résolution des problèmes courants en développement IA
  - Élargissement des cas d'usage : IoT, robotique, fintech
  - Tendances futures de l'IA et de l'IA générative