Objectifs de la formation
Face à l'explosion des données et l'émergence de nouvelles technologies, les entreprises recherchent de plus en plus de développeurs spécialisés dans l'IA et le ML pour exploiter pleinement le potentiel de leurs données et offrir des solutions innovantes. Cette formation a été conçue pour vous aider à devenir un développeur compétent et polyvalent dans le domaine de l'IA, capable de créer des modèles d'apprentissage, de les optimiser et de les déployer pour résoudre des problèmes complexes dans divers domaines d'application. Notre programme complet et pratique vous plongera dans les fondamentaux de l'IA et du ML tout en vous donnant les compétences nécessaires pour relever les défis réels auxquels vous pourrez être confrontés en tant que développeur IA. A l'issue de la formation, vous saurez développer un modèle d'IA et : - Identifier les modèles d'IA adaptés aux besoins des entreprises - Développer et optimiser les différents modèles d'IA correspondant aux besoins des entreprises - Déployer les différents modèles d'IA existantes - Mesurer les performances d'une IA et communiquer les résultats aux clients
Contenu de la formation
La formation est structurée autour de deux activités : - la conception et l'optimisation d'un modèle d'Intelligence Artificielle/Machine Learning. - le déploiement d'un modèle d'Intelligence Artificielle/Machine Learning. Ces deux activités vous permettront d'acquérir une compréhension approfondie des défis et des opportunités liés à l'IA, ainsi que des compétences pour relever ces défis et saisir ces opportunités. Que vous soyez un professionnel de l'informatique cherchant à élargir vos compétences, un développeur souhaitant évoluer vers le monde de l'IA et de la Data, cette formation est faite pour vous. En choisissant notre formation de Développeur Intelligence Artificielle, vous faites un pas en avant vers l'avenir de la technologie et prenez les rênes de l'innovation. Le programme est constitué des modules suivants : - Introduction au Python - Introduction à l'IA et au Machine Learning - Mathématiques pour l'IA et le Machine Learning - Apprentissage Supervisé et Non Supervisé - Réseaux de Neurones - Optimisation des Modèles d'IA et Tests - Python pour le ML - Julia pour l'IA - Déploiement de Modèles de Machine Learning - Visualisation de Données et communication des résultats - Préparation et Nettoyage des Données pour l'IA/ML (big data) - Éthique et droit appliqués à la donnée - SQL et bases de données avancées - Sécurité et cybersécurité
Résultats de la formation
A l'issue de la formation, vous serez capable de : - Analyser expérimentalement les différents modèles d'Intelligence Artificielle/Machine Learning à travers des tests et des analyses statistiques afin de répondre aux besoins du client - Affiner le modèle d'Intelligence Artificielle/Machine Learning en cherchant les paramètres optimaux et en évaluant l'adéquation des modèles d'apprentissage avec le besoin exprimé afin de garantir ses capacités de prédiction - Déployer ou Industrialiser le modèle d'Intelligence Artificielle/Machine Learning à travers la mise en place des pipelines de données et dans le respect du cadre réglementaire pour garantir la qualité, la fiabilité, la rapidité et la scalabilité de la solution - Évaluer la performance du modèle d'Intelligence Artificielle/Machine Learning déployé ou industrialisé en se basant sur les métriques de référence afin d'optimiser ce modèle - Communiquer ses résultats au client (interne/externe) de façon accessible (datavisualisation) pour démontrer la performance du modèle d'Intelligence Artificielle/Machine Learning
Conditions spécifiques d'accès à la formation
Être titulaire d'une certification de niveau 6 dans le domaine visé. A défaut : Avoir validé à minima un niveau 5 en lien avec la certification Justifier d'une expérience professionnelle significative (plus de 3 ans) en lien avec les activités et les compétences relevant de la certification Expérience professionnelle en informatique requise : Une expérience professionnelle, des stages dans des domaines tels que l'informatique, l'ingénierie informatique ou autres domaines liés. Compétences en programmation : Les compétences en programmation sont essentielles pour comprendre et travailler avec l'IA. Les langages de programmation les plus couramment utilisés dans le domaine de l'IA incluent Python, Java ou C++... Une expérience en programmation est demandée. Connaissances en mathématiques et en statistiques : Les concepts d'IA sont souvent basés sur des principes mathématiques et statistiques. Une bonne compréhension de ces domaines est nécessaire pour suivre une formation en IA dans de bonnes conditions. Compréhension de base de l'IA et du Machine Learning : Bien que la formation apporte des détails spécifiques de ces domaines, une compréhension de base de ce qu'est l'IA et comment elle fonctionne est demandée.
