Formation Intégrer des modèles et services d'IA pour optimiser vos projets

Programme de la formation
Intégrer des modèles et services d'IA pour optimiser vos projets

• Introduction à l'IA et ses applications concrètes

  - Définition et histoire de l'intelligence artificielle
  - Panorama des domaines d'application de l'IA (vision, langage, prédiction)
  - Bonnes pratiques et cas d'usage industriels
  - Éthique et limites de l'IA

• Comprendre les types de modèles d'IA

  - Apprentissage supervisé, non supervisé, par renforcement
  - Réseaux de neurones, forêts aléatoires, SVM, régression
  - Avantages et inconvénients des différents algorithmes
  - Critères de sélection d'un modèle approprié

• Préparation et exploration des données pour l'IA

  - Collecte et nettoyage des données (valeurs manquantes, doublons)
  - Normalisation et standardisation des features
  - Visualisation des données pour l'exploration (hist, scatter)
  - Stratégies de division des jeux de données (train, test, validation)

• Évaluation et métriques de performance des modèles

  - Mesures de performance pour classification (précision, rappel, F1-score)
  - Mesures pour régression (RMSE, MAE, R²)
  - Courbes ROC et AUC
  - Interprétation des résultats et détection de sur-apprentissage

• Introduction aux services cloud d'IA (Azure, AWS, GCP)

  - Présentation des principales plateformes cloud pour l'IA
  - Comparaison des services d'IA pré-entraînés
  - Concepts de base : APIs, SDKs, conteneurisation pour l'IA
  - Création d'un compte et exploration des interfaces

• Intégration de services IA pour la vision par ordinateur

  - Utilisation d'APIs de reconnaissance d'images et de visages
  - Détection d'objets et classification d'images
  - Reconnaissance optique de caractères (OCR)
  - Cas pratiques d'intégration dans une application web

• Intégration de services IA pour le traitement du langage naturel (NLP)

  - Analyse de sentiments et détection d'entités nommées
  - Traduction automatique et génération de texte
  - Création de chatbots et assistants virtuels
  - Mise en œuvre d'APIs NLP dans un projet

• Intégration de services d'IA pour l'analyse prédictive

  - Services de prédiction de séries temporelles
  - Modèles de recommandation pour personnalisation
  - Détection d'anomalies et de fraudes
  - Intégration de modèles prédictifs via des endpoints API

• Déploiement et mise à l'échelle de modèles d'IA

  - Conteneurisation de modèles avec Docker
  - Orchestration avec Kubernetes pour les modèles IA
  - Déploiement d'endpoints d'inférence (REST API)
  - Stratégies de mise à l'échelle pour la production

• Monitoring et maintenance des systèmes IA
• Sécurité et gouvernance des systèmes IA

  - Bonnes pratiques de sécurité des données et des modèles
  - Gestion des accès et autorisations pour les services IA
  - Conformité réglementaire (RGPD) et éthique de l'IA
  - Exploitabilité et transparence des modèles

• Projet d'intégration IA et bonnes pratiques MLOps

  - Conception d'une solution complète intégrant des services IA
  - Mise en œuvre des principes MLOps (CI/CD pour l'IA)
  - Présentation et démonstration de projets concrets
  - Synthèse des compétences acquises et perspectives