Formation Intégrer l'IA dans votre quotidien de développeur : un guide complet

Programme de la formation
Intégrer l'IA dans votre quotidien de développeur : un guide complet

• Introduction à l'IA pour développeurs

  - Définition et histoire de l'intelligence artificielle
  - Typologies de l'IA : Machine Learning, Deep Learning, NLP, Vision...
  - Impact de l'IA sur le développement logiciel et les métiers
  - Cas d'usage concrets et limites actuelles de l'IA

• Fondamentaux du Machine Learning

  - Concepts clés : données, modèles, apprentissage, prédiction
  - Types d'apprentissage : supervisé, non supervisé, par renforcement
  - Algorithmes de base : régression linéaire, classification (k-NN)
  - Préparation et nettoyage des données pour le ML

• Exploration des Frameworks ML avec Python

  - Présentation de scikit-learn pour le Machine Learning classique
  - Utilisation de Keras/TensorFlow pour le Deep Learning
  - Introduction à PyTorch : concepts et différences
  - Installation et environnement de développement (Jupyter, Colab)

• Deep Learning et réseaux de neurones (DNN, CNN)

  - Anatomie d'un réseau de neurones artificiels
  - Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la vision par ordinateur
  - Les réseaux de neurones récurrents (RNN) pour les séquences
  - Optimisation des réseaux et gestion du surapprentissage

• Traitement du Langage Naturel (NLP) et Large Language Models (LLM)

  - Introduction au NLP : tokenisation, embeddings
  - Bibliothèques populaires : NLTK, spaCy, Hugging Face Transformers
  - Comprendre le fonctionnement des LLM (ChatGPT, Copilot...)
  - Application des LLM pour l'aide au développement (génération de code, complétion)

• Mise en pratique de l'IA : projets et cas d'étude

  - Création d'un classificateur d'images simple
  - Développement d'un assistant de code basé sur l'IA
  - Intégration d'un modèle NLP dans une application web
  - Démonstrations et ateliers interactifs

• Déploiement et intégration de modèles IA

  - Sauvegarde et chargement de modèles entraînés
  - Déploiement de modèles en production (API REST, serverless)
  - Outils et plateformes de déploiement (MLOps)
  - Monitoring et maintenance des modèles IA en production

• Éthique, sécurité et bonnes pratiques de l'IA

  - Biais algorithmiques et équité des modèles
  - Sécurité des données et respect de la vie privée (RGPD)
  - Principes d'une IA responsable et explicable (XAI)
  - Perspectives futures de l'IA et opportunités pour les développeurs