Formation Concevoir et implémenter des solutions d'intelligence artificielle Microsoft Azure

01.Introduction à l'IA sur Azure et le rôle de l'Architecte

• —Présentation d'Azure AI, ses services et cas d'usage.
• —Rôle de l'architecte IA et cycle de vie d'un projet Azure AI.
• —Environnement de développement et outils Azure (Azure ML Studio, Cognitive Services).

02.Machine Learning sur Azure : Concepts et Services

• —Introduction au Machine Learning et Deep Learning sur Azure.
• —Azure Machine Learning Workspace : création et gestion.
• —Préparation des données: nettoyage, transformation, labellisation.

03.Entraînement et déploiement de Modèles ML

• —Entraînement de modèles : Auto एमएल, notebooks, pipelines.
• —Évaluation des modèles et optimisation des performances.
• —Déploiement de modèles en tant que services web (endpoints réels).

04.Vision par Ordinateur avec Azure Cognitive Services

• —Azure Computer Vision API : détection d'objets, classification d'images.
• —Custom Vision Service : entraînement de modèles personnalisés.
• —Face API : reconnaissance faciale et analyse d'émotions.

05.Traitement du Langage Naturel (NLP) avec Azure

• —Text Analytics API : extraction d'entités, analyse de sentiments.
• —Language Understanding (LUIS) : création de modèles de langage.
• —Traducteur (Translator) Text et Speech.

06.Services vocaux et Agents Conversationnels (Chatbots)

07.Recherche Cognitive et Knowledge Mining

• —Azure Cognitive Search : indexation et recherche intelligente.
• —Extraction d'informations non structurées.
• —Intégration de pipelines de compétences (skillsets).

08.Intelligence Artificielle Éthique et Responsable

• —Principes de l'IA Responsable sur Azure (Fairness, Privacy, Security).
• —Explicabilité des modèles (InterpretML).
• —Atténuation des biais et surveillance éthique.

09.Sécurité et Gouvernance des solutions IA

• —Sécurité des données et des modèles IA dans Azure.
• —Accès et gestion des identités (Azure AD).
• —Conformité réglementaire et certifications.

10.Conception d'Architectures IA sur Azure

• —Modèles d'architecture pour les solutions IA (ex: streaming, batch).
• —Intégration des services IA avec d'autres services Azure.
• —Best practices de conception pour la scalabilité et la performance.

11.Préparation à la Certification et Cas Pratiques

• —Révision des concepts clés pour la certification.
• —Études de cas réels et exercices pratiques.
• —Conseils pour l'examen de certification Azure AI Engineer Associate.
• —=== COMPETENCE ===
• —COMPETENCE_NUMBER: 1
• —COMPETENCE_NAME: Concevoir et implémenter des solutions IA sur Azure
• —COMPETENCE_CONTENT: Élaborer des architectures IA robustes, sélectionner et intégrer les services Azure AI pertinents (ML, Vision, NLP) pour résoudre des problèmes métiers complexes, de la preuve de concept au déploiement en production.
• —=== COMPETENCE ===
• —COMPETENCE_NUMBER: 2
• —COMPETENCE_NAME: Développer et déployer des modèles Machine Learning
• —COMPETENCE_CONTENT: Maîtriser le cycle de vie complet du Machine Learning sur Azure : préparation des données, entraînement, évaluation, MLOps, et déploiement de modèles personnalisés via Azure Machine Learning, en assurant performance et surveillance.
• —=== COMPETENCE ===
• —COMPETENCE_NUMBER: 3
• —COMPETENCE_NAME: Intégrer des services cognitifs Azure
• —COMPETENCE_CONTENT: Utiliser et personnaliser les API Azure Cognitive Services pour la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la synthèse/reconnaissance vocale et les agents intelligents, en les intégrant dans des applications intelligentes.
• —=== COMPETENCE ===
• —COMPETENCE_NUMBER: 4
• —COMPETENCE_NAME: Appliquer l'IA Responsable et la sécurité sur Azure
• —COMPETENCE_CONTENT: Démontrer une compréhension approfondie des principes de l'IA Éthique. Sécuriser les solutions IA, gérer les accès, assurer la conformité et la gouvernance des systèmes intelligents déployés sur la plateforme Azure.