Formation Formation MLOps à temps partiel : maîtrisez le déploiement d'IA

01.Introduction au MLOps : Concepts et Écosystème

• —Définition et importance du MLOps en production
• —Cycle de vie typique d'un projet de Machine Learning
• —Rôles et responsabilités dans une équipe MLOps

02.Ingénierie des Données pour le MLOps

• —Préparation et nettoyage des données à grande échelle
• —Versionnement et gestion des datasets (Data Versioning)
• —Pipelines d'ingestion et de transformation de données

03.Développement et Entraînement de Modèles Robustes

04.Gestion des Modèles et de leurs Versions

05.CI/CD pour les Pipelines de Machine Learning

• —Principes de l'intégration continue (CI) en MLOps
• —Principes du déploiement continu (CD) des modèles
• —Outils et plateformes CI/CD adaptées au ML

06.Déploiement de Modèles en Production

• —Stratégies de déploiement (REST API, microservices)
• —Conteneurisation avec Docker pour les modèles ML
• —Orchestration avec Kubernetes pour le scaling des services

07.Automatisation des Pipelines MLOps

• —Introduction aux workflows et orchestrateurs (Airflow, Kubeflow)
• —Création de pipelines de training et de déploiement automatisés
• —Gestion des déclencheurs et des dépendances de tâches

08.Monitoring et Observabilité des Modèles

• —Suivi des performances des modèles en temps réel
• —Détection de la dérive des données (Data Drift) et des concepts (Concept Drift)
• —Outils et techniques de monitoring (Prometheus, Grafana)

09.Maintenance et Mise à Jour des Modèles

10.Sécurité et Gouvernance en MLOps

• —Gestion des accès et des permissions (IAM)
• —Sécurité des données et des modèles en production
• —Conformité réglementaire et éthique de l'IA (AI Trustworthy)

11.Bonnes Pratiques et Industrialisation des Projets MLOps

• —Organisation des équipes MLOps et collaborations
• —Architecture de référence MLOps sur le Cloud (AWS, Azure, GCP)
• —Études de cas et retours d'expérience

12.Outils et Écosystème MLOps Avancé

• —Exploration des plateformes MLOps intégrées
• —Approfondissement sur MLFlow, DVC, TFX
• —Tendances futures et défis du MLOps