Architecture et développement de solutions d'Intelligence Artificielle (IA) avec Azure Cognitive Services et OpenAI
Public admis
- Salarié en Poste
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- Etudiant
Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Décrire les modèles génératifs et les apports concrets de GPT-4 et ChatGPT
- Expliquer les architectures des solutions d'IA avec Azure Cognitive Services et Azure OpenAI
- Invoquer les API Cognitive Services et OpenAI pour créer des applications en Python
- Implémenter les meilleures pratiques d'Azure Cognitive Services et Azure OpenAI
- Mettre en pratique les principes de DevOps, MLOps et IAOps
- Déployer et héberger des services IA sur Azure grâce à des conteneurs.
| Tarif |
A partir de 4 250,00 € |
| Durée | 5 jours (35h00) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 4 250,00 € |
| Durée | 5 jours (35h00) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Programme
Jour 1
Les bases de l'IA
- Qu'est-ce que l'IA ?
- Similarités et différences entre IA et le développement d'applications traditionnelles
- Machine Learning vs Deep Learning
- Les différents types d'apprentissage de modèles
- Les grands modèles de langage
- De GPT-1 à GPT-4
- Etudes de cas d'utilisation des grands modèles de langage et des modèles génératifs
- Avantages et limites
- Vue d'ensemble de l'offre IA sur Azure
- Les différents services
- D'Azure Cognitive Services
- D'Azure OpenAI
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Prise en main d'Azure Cognitives Services, création d'une application de reconnaissance d'images
- Prise en main d'Azure OpenAI, création d'une application à base de GPT-4
Jour 2
Approfondissement des API Azure Cognitive Services
- Modèles disponibles via l'API Cognitives Services
- Analyser des images et vidéos avec l'API Vision
- Traduire en temps réel dans votre application avec l'API Speech
- Obtenir du sens de textes et de modèles non-structurés avec l'API Language
- Ajouter des fonctionnalités de recherche dans votre application avec l'API Web Search
- Prendre des meilleures décisions dans votre application avec l'API Decision
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Développement d'applications de vision par ordinateur pour le contrôle qualité, de reconnaissance vocale (speech-to-text), de modération de contenu
Jour 3
Approfondissement des API Azure OpenAI
- Modèles disponibles via l'API OpenAI
- Prise en main des modèles avec Playground
- Premiers pas avec la librairie Python d'OpenAI
- Utilisation de ChatGPT et GPT-4: options d'inputs et résultat d'outputs
- Utilisation d'autres modèles de complétion de texte
- Maîtriser l'édition de texte avec GPT
- Les modèles de modération
- Aspects coûts
- Aspects sécurité et confidentialité
Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Développement d'applications NLP (Natural Language Processing) à base de GPT
Jour 4
Fonctionnalités avancées
- Autres API OpenAI (DALL-E, embeddings, whisper)
- Introduction au prompt engineering
- Maîtriser les techniques de prompt engineering
- Explorer le paramétrage de fin des applications
- Préparer ses jeux de données de façon optimale
- Adapter GPT à des domaines spécifiques
- Maîtriser le paramétrage de fin de l'API OpenAI
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Développement d'applications à base de DALL-E
- Mise en oeuvre du prompt engineering à travers un exemple
Jour 5
Déploiement en production et maintenance
- Introduction à DevOps / MLOps / IAOps
- Le pipeline CI : l'intégration continue
- Le pipeline CD : le déploiement continu
- Le pipeline CT : l'apprentissage continu
- Microservices, agilité et DevOps / MLOps / IAOps
- Technologies Cloud et microservices
- Conteneurisation, orchestration, IaC
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Déploiement, surveillance et réapprentissage d'un modèle IA avec les pipelines CI-CD-CT
Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.
Modalités d’évaluation des acquis
- En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
- Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation
Prérequis
Public
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- Choisir les pratiques agiles les plus adaptées, en tenant compte de leur force, leur limite et leur complémentarité afin d’identifier les leviers d’adoption et se projeter dans une transition agile
- Communiquer une vision inspirante qui reflète les besoins et donne du sens à toutes les parties prenantes pour les fédérer, les faire adhérer et les impliquer afin d’être au plus près de l’expérience utilisateur
- Planifier la démarche agile à un projet innovant avec une approche empiriques, des cadences et des cycles itératifs et incrémentaux pour livrer de la valeur en continue, s’adapter en cas de retard, difficultés ou opportunités rencontrés et garantir un retour sur investissement
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Objectifs de la formation
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Contacter l'organisme |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Identifier les principes fondamentaux du Machine Learning pour une mise en oeuvre adaptée d'un projet d'Intelligence Artificielle
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Objectifs de la formation
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Objectifs de la formation
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A partir de 1 400,00 € |
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Objectifs de la formation
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Contacter l'organisme |
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A partir de 2 100,00 € |
| Durée |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
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2j / 14h |
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