Formation Développer et consommer des modèles d'Intelligence Artificielle
Déployer et Exploiter des Modèles d'Intelligence Artificielle Performants
Découvrez comment développer et exploiter des modèles d'Intelligence Artificielle (IA) performants pour innover dans votre domaine. Cette formation vous permettra de maîtriser les compétences essentielles pour concevoir, entraîner et déployer des solutions d'IA optimales. Devenez autonome sur les projets IA et améliorez la consommation de vos modèles pour des applications concrètes.
Réponse sous 24h ouvrées
En intra la formation peut être entièrement sur mesure
- Concevoir et entraîner des modèles de Machine Learning adaptés à vos besoins
- Préparer et manipuler des données pour l'IA de manière efficace
- Déployer et maintenir des modèles d'IA en production pour des applications réelles
- Consommer et intégrer des modèles IA dans des applications pour améliorer les processus et les résultats
01.Introduction à l'IA et au Machine Learning
- —Définition et histoire de l'IA et du ML
- —Types d'IA (faible, forte, générale)
- —Applications concrètes de l'IA
- —Pipeline d'un projet de Machine Learning
- —Éthique et limites de l'IA
02.Fondamentaux de Python pour l'IA
- —Environnement de développement Python (Jupyter, Colab)
- —Bases de la programmation Python (variables, boucles, fonctions)
- —Structures de données essentielles (listes, dictionnaires)
- —Introduction à NumPy et Pandas pour la manipulation de données
- —Exercices pratiques de programmation
03.Préparation et exploration de données
- —Collecte et chargement de données (CSV, SQL)
- —Nettoyage des données (valeurs manquantes, doublons)
- —Transformation des données (normalisation, encodage catégoriel)
- —Exploration des données avec Matplotlib et Seaborn
- —Analyse descriptive des données
04.Principes du Machine Learning Supervisé
- —Concepts de régression et classification
- —Algorithmes de base : régression linéaire, k-NN
- —Séparation des données : entraînement, validation, test
- —Métriques d'évaluation (RMSE, accuracy, précision, rappel)
- —Introduction à Scikit-learn
05.Entraînement de Modèles de Classification
- —Classification logistique et SVM
- —Arbres de décision et forêts aléatoires
- —Gestion du surapprentissage et sous-apprentissage
- —Optimisation des hyperparamètres (Grid Search, Random Search)
- —Cas pratiques de classification
06.Principes du Machine Learning Non Supervisé
- —Clustering (K-Means, DBSCAN)
- —Réduction de dimensionnalité (ACP, t-SNE)
- —Applications du non supervisé (segmentation client, détection d'anomalies)
- —Interprétation des résultats
- —Exercices pratiques
07.Introduction aux Réseaux de Neurones
- —Neuronnes artificiels et couches
- —Fonctions d'activation non linéaires
- —Rétropropagation et descente de gradient
- —Architectures de réseaux simples (MLP)
- —Introduction à TensorFlow/Keras
08.Déploiement de Modèles d'IA
- —Sérialisation et chargement de modèles (Pickle, Joblib, HDF5)
- —Concepts de conteneurisation (Docker)
- —Création d'une API REST pour un modèle (Flask, FastAPI)
- —Tests unitaires et intégration continue
- —Mise en production simple d'un modèle local
09.Consommation des Modèles d'IA
- —Intégration d'API de modèles dans des applications
- —Consommation de services Cloud (AWS SageMaker, Azure ML)
- —Gestion des requêtes et réponses asynchrones
- —Optimisation des performances des appels API
- —Sécurité et authentification des API
10.Bonnes Pratiques de Développement IA
- —Code propre et reproductibilité
- —Versionnement de code et de données (Git, DVC)
- —Documentation des expériences et des modèles
- —Collaboration en équipe sur des projets IA
- —Revue de code et bonnes pratiques de déploiement
11.Projet Pratique de Fin de Formation
- —Choix d'un cas d'usage réel
- —Collecte et préparation des données
- —Entraînement et optimisation d'un modèle
- —Déploiement simulé ou réel du modèle
- —Présentation des résultats et réfactoring
Concevoir et entraîner des modèles de Machine Learning
Appliquer les algorithmes ML supervisés et non supervisés, sélectionner les métriques pertinentes et optimiser les hyperparamètres pour construire des modèles performants répondant à des problèmes concrets.
Préparer et manipuler des données pour l'IA
Collecter, nettoyer, transformer et explorer des jeux de données complexes en utilisant des librairies Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn) afin de les rendre exploitables pour l'entraînement de modèles d'IA.
Déployer et maintenir des modèles d'IA en production
Mettre en œuvre des solutions pour sérialiser, conteneuriser et exposer des modèles d'IA via des API, et assurer leur monitoring et leur maintenance continue en environnement de production.
Consommer et intégrer des modèles IA dans des applications
Utiliser des API de modèles d'IA, qu'elles soient locales ou cloud, et intégrer leurs prédictions de manière sécurisée et optimisée dans des applications logicielles existantes ou nouvelles.
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
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Déployer et Exploiter des Modèles d'Intelligence Artificielle Performants — pourquoi la choisir ?
Formation Pratique et Complète
Bénéficiez d'une approche pratique avec 21 heures de formation, couvrant tous les aspects essentiels de l'IA, du Machine Learning aux déploiements.
Compétences Techniques Solides
Acquérez des compétences fondamentales en Python pour l'IA, garantissant une maîtrise des outils nécessaires pour le développement de modèles.
Manipulation Efficace des Données
Apprenez à préparer et explorer vos données de manière efficace, un élément clé pour le succès de vos projets IA.
Déploiement en Production
Découvrez comment déployer et maintenir des modèles d'IA en production, un atout majeur pour intégrer l'IA dans des applications réelles.
Machine Learning Supervisé
Maîtrisez les principes du Machine Learning supervisé avec des sessions pratiques sur l'entraînement de modèles de classification adaptés.
Intégration des Modèles IA
Apprenez à consommer et intégrer des modèles IA dans vos applications pour améliorer les processus et les résultats de votre entreprise.
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Déployer et Exploiter des Modèles d'Intelligence Artificielle Performants.
Poser une questionFormez-vous avec les meilleurs experts IMI Executive Solutions.
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Financer Déployer et Exploiter des Modèles d'Intelligence Artificielle Performants
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Déployer et Exploiter des Modèles d'Intelligence Artificielle Performants. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l’alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
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FAF
Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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FranceTravail
Des aides pour les demandeurs d’emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
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Employeur
Votre entreprise peut financer votre formation.
Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.
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Région
Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
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FNE Formation
Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
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Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Déployer et Exploiter des Modèles d'Intelligence Artificielle Performants en situation
“Après la formation, un participant a déployé un modèle d'intelligence artificielle en production, intégrant les meilleures pratiques apprises pour optimiser les résultats.”
“Un autre a utilisé des techniques de nettoyage et de transformation des données pour améliorer la qualité des données d'entraînement de ses modèles.”
IMI en chiffres
L'expertise IMI au service de votre développement professionnel
Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
- Certifié Qualiopi
- Formateurs experts
- 100% opérationnel
Notre approche
Des formations pensées par des experts pour répondre aux réalités de chaque métier.
- Personnalisé & sur-mesure
- +10 ans d'expertise
- Résultats mesurables
Questions fréquentes
Une question sur Déployer et Exploiter des Modèles d'Intelligence Artificielle Performants ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
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