Formation Concepts de base de Microsoft Azure AI
Concepts de base de Microsoft Azure AI
1 jour(s) | 7h | Tarif par personne :
950€HT
Ref : F-MS-AI900
Ce programme de formation offre une introduction complète à l’intelligence artificielle et à Azure, couvrant les bases de l’IA, l’utilisation des services Azure AI, et le développement et déploiement de modèles d’IA avec Python, TensorFlow, et PyTorch. Il inclut également la création de bots, l’analyse de données avancée, ainsi que des aspects de sécurité, d’éthique et de gouvernance en IA. Les participants mettront en pratique leurs compétences à travers des projets concrets et des études de cas réels, avec un accent sur la mise en œuvre des services Azure AI dans divers contextes professionnels.
OBJECTIFS
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Comprendre les bases de l’IA et d’Azure.
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Utiliser Azure AI pour développer et déployer des modèles d’IA.
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Créer et entraîner des modèles d’IA avec Python, TensorFlow, et PyTorch.
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Déployer des modèles d’IA sur Azure.
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Créer des bots et analyser des données avec Azure AI.
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Appliquer des pratiques de sécurité, d’éthique, et de gouvernance en IA.
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Réaliser des projets pratiques en utilisant les services Azure AI.
POUR QUI ?
Développeurs, ingénieurs logiciels Data scientists, analystes de données Architectes cloud Chefs de projet, managers technologiques Étudiants, chercheurs Entrepreneurs, innovateurs
PRÉ-REQUIS
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Connaissances informatiques de base.
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Compétences en programmation, surtout en Python.
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Bases de l’apprentissage automatique.
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Notions de cloud computing.
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Compétences de base en mathématiques et statistiques.
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Compréhension de l’anglais technique.
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PROGRAMME DÉTAILLÉ DE LA FORMATION
Concepts de base de Microsoft Azure AI
Module 1: Introduction à Azure et à l’IA
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Présentation d’Azure : Tour d’horizon des services Azure et introduction à l’IA.
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Concepts fondamentaux de l’IA : Comprendre les bases de l’intelligence artificielle, y compris l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond.
Module 2: Exploration des Services Azure AI
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Azure Cognitive Services : Utilisation des API pour la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, etc.
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Azure Machine Learning : Introduction aux outils de machine learning d’Azure, y compris Azure Machine Learning Studio.
Module 3: Développement de Modèles d’IA
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Python et Bibliothèques d’IA : Utilisation de Python et de bibliothèques populaires comme TensorFlow et PyTorch pour développer des modèles d’IA.
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Processus d’Entraînement : Entraîner, valider et évaluer des modèles d’apprentissage automatique.
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Déploiement de Modèles : Techniques pour déployer des modèles d’IA sur Azure.
Module 4: Applications Pratiques de l’IA
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Bots et Assistants Virtuels : Création de bots avec Azure Bot Service.
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Analyse de Données Avancée : Utilisation de l’IA pour l’analyse de données avec Azure Data Lake et Azure Synapse Analytics.
Module 5: Sécurité, Éthique et Gouvernance
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Sécurité des Données : Meilleures pratiques pour protéger les données utilisées par les modèles d’IA.
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Éthique dans l’IA : Considérations éthiques et biais dans l’IA.
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Gouvernance de l’IA : Mise en place de politiques pour la gestion de l’IA dans les entreprises.
Module 6: Projets et Études de Cas
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Études de Cas : Analyse de projets réels utilisant Azure AI.
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Projets Pratiques : Réalisation de projets concrets pour appliquer les connaissances acquises.
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PÉDAGOGIE
ÉVALUATION / CERTIFICATION
MODALITÉS D’ACCÈS & INSCRIPTION
Le client qui souhaite réserver une place remplit une demande de
pré-inscription. Learneo retourne une proposition commerciale comprenant les caractéristiques de
la formation et son prix. La commande n’est ferme et définitive qu’une fois la proposition commerciale
signée par le client. Il recevra ensuite la convocation et les modalités d’accès en présentiel ou
distanciel.
Afin de mieux organiser votre participation, nous vous encourageons
vivement à nous informer le plus tôt possible de la nature de votre handicap, de vos besoins
spécifiques, ainsi que des outils et accompagnements que vous utilisez déjà au quotidien, en écrivant à
Handicap@learneo.fr.
Cette démarche proactive nous
permettra de personnaliser notre approche et de vous offrir un soutien optimal.
Prévoir 5 jours ouvrés (en moyenne) avant le début de la formation sous
réserve de disponibilité de places et de labs le cas échéant.
Notez que si vous utilisez votre Compte Personnel de Formation pour financer votre inscription, vous
devrez respecter un délai minimum et non négociable fixé à 11 jours ouvrés.