Intélligence Artificielle

Formation Microsoft Azure AI - Conception et implémentation

Concevoir et implémenter des solutions d'intelligence artificielle Microsoft Azure

Découvrez comment concevoir et implémenter des solutions d'intelligence artificielle performantes sur Microsoft Azure. Cette formation vous permettra de développer des compétences clés dans la conception et l'implémentation de solutions IA, vous permettant ainsi de relever les défis de l'intelligence artificielle dans votre organisation. Vous obtiendrez une certification reconnue qui démontrera vos compétences en matière de développement et d'implémentation de solutions IA sur Azure.

Réponse sous 24h ouvrées

En intra la formation peut être entièrement sur mesure

Durée21h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
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  • Concevoir et implémenter des solutions d'intelligence artificielle sur Azure
  • Développer et déployer des modèles d'apprentissage machine
  • Intégrer des services cognitifs Azure pour améliorer les applications
  • Appliquer l'IA Responsable et la sécurité pour optimiser les systèmes IA sur 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.Recherche Cognitive et Knowledge Mining
  • Azure Cognitive Search : indexation et recherche intelligente.
  • Extraction d'informations non structurées.
  • Intégration de pipelines de compétences (skillsets).
07.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.
08.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.
09.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.
10.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.

Concevoir et implémenter des solutions IA sur Azure

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.

Développer et déployer des modèles Machine Learning

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.

Intégrer des services cognitifs Azure

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.

Appliquer l'IA Responsable et la sécurité sur Azure

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.

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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Points forts de la formation

Concevoir et implémenter des solutions d'intelligence artificielle Microsoft Azure — pourquoi la choisir ?

🎯
Expertise Azure au cœur du programme

Maîtrisez les services d'IA de Microsoft Azure, incluant le Machine Learning et les services cognitifs, pour concevoir des solutions performantes.

🛠️
Développement pratique de modèles

Apprenez à développer et déployer des modèles d'apprentissage machine grâce à des sessions pratiques, renforçant vos compétences techniques sur Azure.

🔍
Vision par Ordinateur avancée

Intégrez des solutions de vision par ordinateur avec Azure Cognitive Services pour enrichir vos applications et répondre aux enjeux modernes.

🗣️
NLP et chatbots innovants

Explorez le traitement du langage naturel et la création de chatbots, des compétences essentielles pour améliorer l'interaction utilisateur.

🔒
IA Responsable et sécurité

Apprenez à appliquer des principes d'IA responsable et de sécurité pour optimiser vos systèmes, garantissant des solutions éthiques et sécurisées.

👥
Formation inter-entreprises collaborative

Participez à une formation inter-entreprises qui favorise les échanges d'idées et le partage d'expériences entre professionnels du secteur.

Thématique

Questions clés

Tout ce que vous devez savoir sur Concevoir et implémenter des solutions d'intelligence artificielle Microsoft Azure.

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Cette formation utilise Microsoft Azure et les outils associés tels que Azure Machine Learning, Azure Cognitive Services, etc.
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Financement

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

Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Concevoir et implémenter des solutions d'intelligence artificielle Microsoft Azure. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.

Logo OPCO – Opérateur de compétences
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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Logo du FAF – Fonds d’Assurance Formation
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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Logo France Travail
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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Compte Personnel de Formation
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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Aide régionale à la formation
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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Dispositif FNE Formation pour entreprises
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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Concevoir et implémenter des solutions d'intelligence artificielle Microsoft Azure en situation

Après la formation, un participant a conçu et déployé un modèle d'apprentissage machine sur Azure, intégrant des services cognitifs pour une application client.

Une personne a utilisé les compétences acquises pour améliorer un système NLP, rendant l'application plus efficace dans l'analyse des sentiments.

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Questions fréquentes

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