Formation Concevoir et Déployer une Solution d'Intelligence Artificielle Microsoft Azure

01.Introduction à l'IA sur Azure et AI-102

• —Présentation des services Azure AI et de l'examen AI-102
• —Comprendre les principes fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage automatique
• —Vue d'ensemble de l'architecture d'une solution AI sur Azure

02.Conception d'architectures de solutions d'IA

• —Choisir les services Azure AI adaptés aux exigences
• —Identification des modèles de déploiement et d'intégration
• —Bonnes pratiques de conception pour la scalabilité et la sécurité

03.Implémentation de solutions de traitement du langage naturel (NLP)

• —Utilisation d'Azure Cognitive Services pour le NLP (Language Understanding, Text Analytics)
• —Création de bots conversationnels avec Azure Bot Service
• —Application des services NLP pour l'analyse de sentiments et la traduction

04.Implémentation de solutions de vision par ordinateur

• —Exploitation d'Azure Cognitive Services pour la vision (Computer Vision, Face)
• —Détection et reconnaissance d'objets et de visages
• —Analyse d'images et de vidéos pour des insights métiers

05.Optimisation des modèles de vision et NLP

• —Techniques d'amélioration de la précision des modèles
• —Gestion du cycle de vie des modèles pré-entraînés
• —Personnalisation des modèles Cognitive Services

06.Conception et implémentation de Machine Learning (ML) sur Azure

07.Déploiement et consommation de modèles ML

08.Gestion du cycle de vie MLOps

• —Mettre en œuvre des pipelines MLOps sur Azure Machine Learning
• —Automatisation de l'entraînement et du déploiement des modèles
• —Versioning et suivi des modèles

09.Surveillance et optimisation des solutions d'IA

• —Surveillance des performances des services AI et ML
• —Identification et résolution des problèmes courants
• —Techniques d'optimisation des coûts des ressources AI

10.Mise en œuvre de l'IA responsable

• —Principes d'IA responsable et d'éthique
• —Identification des biais dans les données et les modèles
• —Sécurité et conformité des solutions d'IA

11.Gestion des connaissances et recherche cognitive

• —Utilisation d'Azure Cognitive Search pour l'indexation de contenu
• —Enrichissement de données et création de graphes de connaissances
• —Recherche sémantique et compréhension des requêtes

12.Examen et révision AI-102

• —Révision des concepts clés de l'examen AI-102
• —Stratégies de passage de l'examen et questions pratiques
• —Synthèse des compétences acquises et meilleures pratiques