Formation Concevoir et Déployer des Solutions d'IA avec Microsoft Azure

01.Introduction à l'IA sur Azure et Services Cognitifs

• —Comprendre les fondements de l'IA et son application sur Azure.
• —Présentation des services cognitifs Azure (vision, langage, parole, décision).
• —Cas d'usage et architecture de solutions IA sur Azure.

02.Traitement du Langage Naturel (NLP) avec Azure AI Services

• —Utilisation d'Azure Language Service pour l'analyse de texte et entités.
• —Détection de sentiments et résumé de documents.
• —Création de QnA Maker et de modèles de compréhension du langage.

03.Vision par Ordinateur avec Azure AI Services

• —Reconnaissance d'images et détection d'objets avec Azure Computer Vision.
• —Analyse faciale et détection des attributs.
• —Custom Vision Service pour la classification et détection personnalisée.

04.Services de Parole et Décision avec Azure AI

• —Synthèse et reconnaissance vocale avec Azure Speech Service.
• —Traduction en temps réel et transcription audio.
• —Utilisation d'Azure Anomaly Detector et Content Moderator.

05.Introduction à Azure Machine Learning

06.Entraînement et Gestion de Modèles avec Azure ML

07.Déploiement et Consommation de Modèles ML

• —Déploiement de modèles en tant que services web ou sur edge.
• —Création de points de terminaison pour l'inférence.
• —Monitoring des performances et dérive des modèles.

08.MLOps sur Azure : Cycle de Vie et CI/CD

• —Concepts et principes de MLOps sur Azure.
• —Automatisation du cycle de vie des modèles avec Azure DevOps/GitHub Actions.
• —Pipeline CI/CD pour l'entraînement et le déploiement de modèles ML.

09.Solutions d'IA Conversationnelle avec Azure Bot Service

• —Conception et implémentation de chatbots avec Azure Bot Service.
• —Intégration de services cognitifs (LUIS, QnA Maker) dans les bots.
• —Déploiement de bots sur différents canaux (Teams, Web).

10.Infrastructure et Sécurité des Solutions IA sur Azure

• —Choix de l'infrastructure pour les charges de travail IA (GPU, CPU).
• —Sécurisation des ressources IA avec Azure Active Directory et réseau virtuel.
• —Gouvernance, conformité et éthique de l'IA sur Azure.

11.Optimisation et Monitoring des Solutions IA

• —Optimisation des performances des modèles et des applications IA.
• —Utilisation d'Azure Monitor et Application Insights pour le suivi.
• —Dépannage et amélioration continue des solutions IA.

12.Cas Pratiques Avancés et Bonnes Pratiques

• —Étude de cas de solutions IA réelles sur Azure.
• —Conception d'architectures complexes intégrant ML et services cognitifs.
• —Bonnes pratiques pour le développement et déploiement d'IA scalable.