Cursus IA engineer

Description de la formation

Formation intensive en intelligence artificielle, couvrant les fondamentaux du machine learning, du deep learning, des réseaux neuronaux (CNN, RNN), l’IA générative ainsi que le déploiement et l'optimisation des modèles IA en production avec des outils comme TensorFlow, Keras et PyTorch.

Objectifs de la formation

À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Maîtriser les fondamentaux de l'intelligence artificielle, y compris l'apprentissage supervisé, non supervisé et profond.
• Développer, entraîner et déployer des modèles IA en utilisant des frameworks et des outils modernes.
• Implémenter des solutions IA optimisées pour des cas d’utilisation concrets dans divers secteurs.
• Comprendre les considérations éthiques, les biais et la réglementation en IA.
• Savoir intégrer des pipelines IA à des systèmes de production tout en garantissant leur évolutivité.

A qui s'adresse cette formation ?

La formation est destinée à un large public, notamment :

• Développeurs et ingénieurs logiciels : souhaitant acquérir des compétences spécialisées dans le développement et la mise en œuvre de solutions d'intelligence artificielle.
• Data Scientists en évolution : cherchant à approfondir leurs connaissances en IA avancée et à intégrer des pipelines IA dans des environnements de production.
• Architectes cloud et infrastructure : désirant comprendre les implications de l'IA pour concevoir des architectures optimisées et évolutives.
• Étudiants et chercheurs en IA : voulant transformer leurs compétences théoriques en applications concrètes et impactantes.
• Professionnels de l'IT en reconversion : aspirant à intégrer le domaine en forte demande de l'intelligence artificielle pour booster leur carrière.

Pré-requis

Aucun pré-requis spécifique n'est nécessaire.

Programme de la formation

Module 1 : Fondamentaux de l'IA et du Machine Learning (Jours 1 à 4)

• Objectif : Comprendre les bases et les principes des algorithmes d'apprentissage.
• Contenu :
  Concepts clés de l'IA et différences avec la Data Science.
  Types d'apprentissage : supervisé, non supervisé, semi-supervisé et par renforcement.
  Introduction à Python pour l'IA.
  Manipulation de données avec des bibliothèques comme NumPy et Pandas.

Module 2 : Modèles d'Apprentissage Supervisé et Non Supervisé (Jours 5 à 7)

• Objectif : Développer des modèles performants en utilisant des algorithmes variés.
• Contenu :
  Régressions linéaires et logistiques.
  Arbres de décision, forêts aléatoires et boosting.
  Clustering (K-Means, DBSCAN) et réduction de dimensions (ACP).
  Évaluation et validation des modèles (métriques et cross-validation).

Module 3 : Introduction au Deep Learning (Jours 8 à 10)

• Objectif : Comprendre les bases des réseaux de neurones et construire des modèles profonds.
• Contenu :
  Fonctionnement des réseaux neuronaux et propagation.
  Frameworks populaires : TensorFlow et PyTorch.
  Réseaux convolutifs (CNN) pour l’analyse d’images.
  Réseaux récurrents (RNN) pour les séries temporelles et le traitement du langage naturel (NLP).

Module 4 : Déploiement des Modèles et MLOps (Jours 11 à 13)

• Objectif : Automatiser et gérer le cycle de vie des modèles IA en production.
• Contenu :
  Environnements de production pour l'IA.
  Introduction aux MLOps et pipelines automatisés.
  Intégration avec des outils comme Docker, Kubernetes et CI/CD.
  Monitoring et maintenance des modèles déployés.

Module 5 : Projets Pratiques (Jours 14 à 16)

• Objectif : Appliquer les connaissances acquises à des problèmes réels.
• Contenu :
  Étude de cas 1 : Prédiction de la demande.
  Étude de cas 2 : Classification d'images.
  Étude de cas 3 : Analyse de sentiments avec NLP.

Module 6 : Éthique, Réglementation et Futur de l’IA (Jours 17 à 18)

• Objectif : Explorer les aspects sociaux et réglementaires de l'IA.
• Contenu :
  Biais et discrimination dans les modèles IA.
  Régulations locales et internationales en IA.
  Tendances émergentes : IA générative, IA éthique, IA verte.
  Présentation des projets finaux et feedback.

Atouts de la formation

• Approche pédagogique et modulaire: Alternance entre théorie et pratique pour une meilleure assimilation des concepts.
• Intégration Cloud: Forte orientation vers les solutions cloud et distribuées.
• Intervenants qualifiés: Formateurs spécialisés ayant une expérience concrète dans le domaine.
• Outils et supports pédagogiques: Accès à des ressources en ligne, des démonstrations en direct et des études de cas réelles.
• Accessibilité: Formation ouverte à tous, sans pré-requis techniques avancés.
• Mise en Pratique: Projet complet dès la fin des modules pour consolider les acquis.
• Préparation à l’Industrie: Focus sur les certifications et outils standards utilisés dans le milieu professionnel.

Méthodes pédagogiques et outils utilisés

• Démonstrations en direct avec des services de data science.
• Ateliers pratiques et études de cas réels dans des secteurs variés (industrie, commerce, santé).
• Retour d'expérience : Partage des meilleures pratiques et des erreurs courantes en entreprise.
• Simulations et outils : Utilisation de simulateurs pour des ateliers interactifs.

Evaluation

• QCM de fin de formation pour tester la compréhension des concepts abordés.
• Études de cas pratiques ou discussions de groupe pour mettre en application les connaissances acquises.
• Évaluation continue pendant les sessions pratiques.
• Mise en Pratique : Projet complet dès la fin des modules pour consolider les acquis.

Références Normatives

• Well-Architected cloud Framework.
• RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données).
• ISO 27001, SOC 2 (Service Organization Control).
• NIST Cybersecurity Framework.