Formation Maîtriser les Fondamentaux Microsoft Azure AI pour l'Intelligence Artificielle

Programme de la formation
Maîtriser les Fondamentaux Microsoft Azure AI pour l'Intelligence Artificielle

• Introduction à l'IA et aux principes fondamentaux

  - Définition et histoire de l'Intelligence Artificielle
  - Les différents types d'IA : forte vs. faible, symbolique vs. connexionniste
  - Concepts clés : Machine Learning, Deep Learning, traitement du langage naturel, vision par ordinateur
  - Liens entre l'IA et le big data, le cloud computing
  - Applications réelles de l'IA dans divers secteurs

• Responsabilité et éthique dans l'IA

  - Les enjeux éthiques de l'IA : biais, équité, vie privée, transparence
  - Principes de l'IA responsable chez Microsoft
  - Gouvernance de l'IA et cadres réglementaires (ex: RGPD, AI Act)
  - Mesures pour développer une IA éthique et équitable
  - Études de cas de l'impact social et éthique de l'IA

• Concepts fondamentaux du Machine Learning

  - Qu'est-ce que le Machine Learning et comment ça marche ?
  - Types de Machine Learning : supervisé, non supervisé, par renforcement
  - Algorithmes courants : régression, classification, clustering
  - Préparation des données : nettoyage, pré-traitement, sélection de caractéristiques
  - Évaluation des modèles : métriques de performance, sur-apprentissage, sous-apprentissage

• Introduction aux services de Machine Learning sur Azure

  - Présentation d'Azure Machine Learning
  - Création et gestion d'espaces de travail Azure ML
  - Utilisation d'Azure ML Studio (classique et Designer)
  - Déploiement de modèles simples avec Azure
  - Monitoring des performances des modèles

• Vision par ordinateur et services Azure Computer Vision

  - Concepts de la vision par ordinateur : reconnaissance d'image, détection d'objets, analyse faciale
  - Présentation d'Azure Cognitive Services pour la vision
  - Utilisation de l'API Computer Vision pour l'analyse d'images
  - Reconnaissance et analyse de visage avec Face API
  - Extraction de texte à partir d'images avec OCR (Optical Character Recognition)

• Traitement du Langage Naturel (NLP) et Azure Language Services

  - Introduction au NLP : compréhension, génération et traduction du langage
  - Composants clés du NLP : tokenisation, analyse syntaxique, analyse sémantique
  - Présentation d'Azure Language Services (anciennement Text Analytics et LUIS)
  - Détection de la langue, analyse des sentiments
  - Extraction d'expressions clés et reconnaissance d'entités nommées

• Services de reconnaissance vocale et synthèse vocale sur Azure

  - Principes de reconnaissance vocale et de synthèse vocale (Text-to-Speech)
  - Présentation d'Azure Speech Services
  - Transcription de la parole en texte (Speech-to-Text)
  - Conversion de texte en parole (Text-to-Speech)
  - Personnalisation et déploiement de modèles vocaux

• Chatbots et Agents conversationnels avec Azure Bot Service

  - Introduction aux chatbots et à leurs cas d'utilisation
  - Architecture d'un chatbot avec Azure Bot Service
  - Intégration de services cognitifs (NLP) dans un bot
  - Création d'un bot simple avec Bot Framework Composer ou SDK
  - Déploiement et test d'un bot

• Utilisation d'Azure Applied AI Services

  - Présentation des Applied AI Services : Form Recognizer, Metrics Advisor
  - Extraction d'informations structurées à partir de documents avec Form Recognizer
  - Détection d'anomalies et analyse de séries temporelles avec Metrics Advisor
  - Conception d'architectures intégrant plusieurs services Azure AI
  - Exemples de parcours client avec les services combinés

• Sécurité et conformité des solutions d'IA sur Azure

  - Principes de sécurité appliqués aux architectures d'IA
  - Gestion des identités et des accès (IAM) pour les ressources Azure AI
  - Protection des données sensibles utilisées par les modèles d'IA
  - Conformité réglementaire et certifications (ISO, SOC, HIPAA)
  - Monitoring et audit des solutions d'IA

• Déploiement et gestion des solutions d'IA sur Azure

  - Choix de la bonne ressource de calcul pour l'IA (GPU, CPU)
  - Déploiement de modèles de Machine Learning sur des endpoints
  - Mise à l'échelle des services d'IA pour des charges de travail importantes
  - Gestion du cycle de vie des modèles d'IA (MLOps)
  - Surveillance et optimisation des performances

• Préparation à l'examen AI-900 et révision générale

  - Rappel des points clés de chaque module
  - Stratégies et astuces pour l'examen AI-900
  - Révision des concepts fondamentaux de l'IA et de Microsoft Azure AI
  - Exercices pratiques et questions types d'examen
  - Ressources supplémentaires pour approfondir les connaissances