Développer une solution d'intelligence artificielle (Machine et Deep Learning) - Bloc 3

Maîtriser les sources et méthodes de collecte de données. Développer la compréhension de l'apprentissage et des techniques de modélisation statistique. Concevoir des architectures IA à l'aide de services cloud. Gérer la performance en minimiser les impacts énergétiques. Prototyper avec des outils no-code.

Développer une solution d'intelligence artificielle Collecte de données Identification des différentes sources de données structurées et nons tructurées internes et externes Différentes méthodes de collecte de données : IoT, APIs, web scraping, fichier plat, ... Technologies de base de données adaptée (base de données relationnelles, graphe, ...) Risques juridiques et réglementaires liés ç=à la collecte des données Machine learning & modélisation statistique Identification et choix des familles de techniques de modélisation statistiques (classification, régression, clustering) Choix des approches de modélisation et algorithmes (supervisées et non supervisées) Concepts de l'apprentissage statistique, machine learning, deep learning, algorithmes supervisés et non supervisés Réinforcement learning : principes, cas d'usages, algorithmespopulaires (Q-learning, SARSA, DDPG, ...) Métriques de suivi de performance du modèle (RMSE, MAPE, Matrice de confusion, score F1, Precision & recall, …) Boîte à outils technologique Architecture et briques technologiques (services managés AWS, Azure, OVH Cloud, Google Cloud, …) Conception des PIPELINES de données Démarche AI Ops (ML Ops, CI/CD, mise en place de système d'identification des drifts et anomalies dans les données d'entrée, contrôle de la qualité des données d'entrée et sortie du système IA) Prototypage de solutions IA avec des outils no-code Impacts énergétiques de l'IA Python, Numpy, Pandas Prompt engineering Buisiness Intelligent avec Power BI Contrainte big data, exploitation des données pour maintenir une solution IA Formateur : Expert en gestion de projet IA Répartition des heures : 30h cours + exercices 40h de certification Assistance technique et pédagogique : Support réactif et efficace, réponse dans les 48h Du lundi au vendredi 9h à 17h Tuteur/assistance technique

Notre formation vise la certification sur le bloc 3 du titre « Chef de projet intelligence artificelle » d' ASCENCIA PARIS LA DEFENSE, de niveau 7 , code NSF 326, enregistrée au RNCP sous le numéro 36129 par décision de France Compétences en date du 26/01/2022. Cette formation est également accessible via la VAE. Cette formation est certifiante sur un bloc de compétence pour le titre Manager de projet : RNCP36129BC03 – Développer une solution d'intelligence artificielle (Machine et Deep Learning) Pour vous aider à atteindre ces objectifs, nous vous proposons un accès illimité et 24h/24 aux contenus de formation, des cas pratiques, et des questions aux experts avec une réponse sous 48 h (jours ouvrés). Conditions/modalités d'évaluation : Dans le cadre de la formation, vous devez réaliser des études de cas et QCM. Dans le cadre de la certification, vous devez réaliser 2 études de cas écrites. Activités pédagogiques et suivi : L'assiduité de la formation est réalisée via les évaluations qui jalonnent la formation. La formation est évaluée en fin de formation via des études de cas. La formation est sanctionnée par la délivrance d'une attestation de suivi de formation. Contactez-nous inscription@youwebformation.com 02 85 29 59 00 Avis 100% d'apprenants satisfaits 100% de taux de réussite

Pour accéder à la formation : maîtrise de l'utilisation d'Internet (télécharger des documents sur votre disque dur, regarder des vidéos, consulter vos mails), disposer d'un ordinateur ou d'une tablette avec audio, utilisation courante de Word et Excel, rédaction de contenus argumentés pour des cas pratiques. Pour accéder à la certification : disposer d'un post-bac +3 ou justifier de plus de 2 années d'expériences dans des responsabilités Data scientist, software engineer, machine learning researcher, conversational UX designer, … • Chef de projet • Chef de projet web ou digital (sur dossier de candidature présenté au service des inscriptions accompagné d'un CV.)