Formation Apprenez le Machine Learning sur le Cloud de Google
Maîtrisez le Machine Learning (ML) grâce aux outils Google Cloud. Développez et déployez des modèles ML performants. Optimisez vos projets d'intelligence artificielle. Formation pratique pour le cloud Google. Apprenez à exploiter la puissance du ML.
Entraînement de Modèles avec Scikit-learn et AI Platform Notebooks
—Utilisation des instances de Notebooks gérées par AI Platform.
—Entraînement de modèles ML classiques (Scikit-learn).
—Gestion des versions de code et des dépendances.
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Introduction aux Réseaux de Neurones et TensorFlow sur GCP
—Principes des réseaux de neurones : perceptron, propagation avant/arrière.
—Prise en main de TensorFlow : Tensors, opérations.
—Création d'un premier modèle de réseau de neurones simple.
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Entraînement et Optimisation de Modèles TensorFlow sur AI Platform Training
—Lancement de jobs d'entraînement distribués sur AI Platform Training.
—Gestion des Hyperparamètres : tuning manuel, hyperparameter tuning.
—Sauvegarde et restauration des modèles entraînés.
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Déploiement de Modèles sur AI Platform Prediction
—Configurer un environnement AI Platform Prediction pour le déploiement.
—Déployer un modèle TensorFlow en utilisant la ligne de commande gcloud.
—Gérer les versions de modèles pour assurer des mises à jour contrôlées.
—Tester des prédictions en temps réel avec des requêtes API.
—Surveiller les performances du modèle déployé et ajuster si nécessaire.
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MLOps : Surveillance et Maintenance des Modèles
—Journalisation des prédictions et des erreurs.
—Surveillance des performances des modèles en production (Cloud Monitoring).
—Détection de la dérive des données et du modèle.
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Machine Learning Automatisé (AutoML) sur Google Cloud
—Explorer l'interface AutoML sur Google Cloud pour créer des modèles facilement
—Configurer des ensembles de données pour l'entraînement dans AutoML
—Évaluer les performances des modèles AutoML avec des métriques appropriées
—Déployer un modèle AutoML sur AI Platform Prediction pour des prédictions en temps réel
—Comprendre les options d'optimisation pour améliorer les modèles AutoML
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Introduction au Deep Learning avec des Données d'Images
—Réseaux de neurones convolutifs (CNN) : principes et architectures.
—Transfert learning pour la classification d'images.
—Entraînement d'un CNN sur AI Platform Training avec un dataset image.
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Introduction au Deep Learning avec des Données Textuelles
—Embeddings de mots : Word2Vec, GloVe.
—Réseaux de neurones récurrents (RNN) et Transformers.
—Applications : classification de texte, analyse des sentiments.
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Bonnes Pratiques et Études de Cas Réelles
—Pipeline MLOps de bout en bout sur Google Cloud.
—Sécurité et gouvernance des données ML sur GCP.
—Récapitulatif et discussion d'architectures ML sur Google Cloud.
Le conseil de l'expert
Un des objectifs pédagogiques clés de cette formation est de développer et d'entraîner des modèles de Machine Learning sur Google Cloud Platform (GCP). Cet apprentissage pratique vous permettra d'acquérir des compétences essentielles pour naviguer dans le vaste écosystème du cloud. En intégrant des outils adaptés et en vous familiarisant avec les spécificités de GCP, vous serez en mesure de concevoir des solutions efficaces et adaptées à vos besoins.
Le principal défi auquel font face les apprenants dans le domaine du Machine Learning est la capacité à passer de la théorie à la pratique. Beaucoup d'entre eux se retrouvent souvent perdus dans la multitude d'options et de services disponibles sur les plateformes cloud. Cette formation vise à surmonter cette difficulté en proposant des exercices concrets et des études de cas qui facilitent la compréhension des concepts tout en développant une approche pragmatique.
Ce qui distingue notre formation des autres approches est notre focus sur les solutions AutoML de Google Cloud. En simplifiant la mise en œuvre des modèles de Machine Learning, nous vous permettons de vous concentrer davantage sur l'optimisation des performances et l'analyse des résultats. Cette approche vous offre une perspective unique sur l'utilisation stratégique du cloud, rendant vos projets plus accessibles et efficaces.
Pour tirer le maximum de cette formation, je vous recommande de préparer à l'avance quelques cas d'utilisation réels qui vous intéressent. En apportant vos propres données et idées, vous pourrez les intégrer directement dans le cadre de l'apprentissage. N'hésitez pas à poser des questions et à interagir avec vos formateurs et vos pairs, cela enrichira votre expérience et favorisera un apprentissage collaboratif. Vous êtes sur le point de faire un grand pas en avant dans votre carrière, profitez-en pleinement !
Pourquoi choisir cette formation en virtualisation, cloud, devops
🎯
Formation pratique sur GCP
Apprenez à développer et entraîner des modèles ML directement sur Google Cloud Platform, optimisant vos compétences pour le déploiement en production.
🚀
AutoML pour simplifier le ML
Exploitez les solutions AutoML de Google Cloud pour automatiser la création de modèles, vous permettant de vous concentrer sur l'analyse des résultats.
📊
Analyse avancée des données
Maîtrisez l'utilisation des services de données de Google Cloud pour une exploration et une préparation des données efficaces, essentielles pour un ML performant.
🧠
Introduction aux réseaux de neurones
Découvrez les fondements des réseaux de neurones et apprenez à les utiliser avec TensorFlow sur GCP pour des applications IA avancées.
⌛
Optimisation des modèles TensorFlow
Apprenez à entraîner et optimiser vos modèles TensorFlow sur AI Platform Training, garantissant des performances optimales dans un environnement cloud.
🤝
Approche inter-entreprises
Participez à une formation inter-entreprises, favorisant le partage d'expériences et d'idées entre développeurs et data scientists issus de divers secteurs.
Compétences acquises
Développer et entraîner des modèles ML sur GCP
Concevoir, implémenter et entraîner des modèles de Machine Learning variés (classiques, réseaux de neurones) en utilisant les outils et services de Google Cloud, notamment AI Platform.
Déployer et gérer des modèles ML en production
Déployer des modèles ML sur AI Platform Prediction pour des inférences en ligne ou par lots, surveiller leurs performances et gérer leur cycle de vie en environnement de production.
Exploiter les services de données de Google Cloud
Utiliser efficacement Cloud Storage et BigQuery pour le stockage et la préparation des jeux de données, garantissant ainsi l'accès et l'intégration nécessaires aux projets ML.
Appliquer les solutions AutoML de Google Cloud
Mettre en œuvre les services AutoML (Tables, Vision, Natural Language) pour accélérer le développement et le déploiement de modèles ML sans expertise approfondie en algorithmes.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Développeurs & Ingénieurs Data
Scientifiques de données
Chefs de projet IA/ML
Architectes Cloud
Prérequis
Aucun prérequis spécifique. Cependant, une bonne compréhension des concepts de base de l'informatique et de la programmation est recommandée.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Un test final pour évaluer les connaissances acquises
Un projet individuel pour appliquer les connaissances en situation réelle
Une évaluation continue à travers les activités pratiques et les exercices
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO 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.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« De retour au travail, un participant a déployé un modèle de machine learning sur Google Cloud, améliorant la précision des prévisions de 20%. »
« Un autre a utilisé les outils de visualisation de Google Cloud pour présenter des résultats d'analyse, facilitant ainsi la prise de décision de son équipe. »
Questions fréquentes
- Connaissances de base en programmation (Python recommandé).
- Notions fondamentales en statistiques ou mathématiques.
- Compréhension générale des concepts de Machine Learning.
- Ordinateur portable récent (Windows, macOS, Linux).
- Connexion internet stable.
- Compte Google Cloud Platform (des crédits ou essais gratuits peuvent être utilisés pour la formation pratique).
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
Les outils Google Cloud abordés pendant la formation incluent TensorFlow, TensorFlow Extended, AutoML, BigQuery, Cloud AI Platform, etc.
Oui, la formation est conçue pour être flexible et vous permettre de travailler en même temps que vous apprenez.
La formation est conçue pour un groupe limité de participants pour garantir un apprentissage personnalisé et efficace.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
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