Intelligence Artificielle (IA) et architecture Cloud pour les applications innovantes

Introduction à l'Intelligence Artificielle (IA)

• Définition de l'IA
• Historique
• Vocabulaire
• Les différents usages aujourd'hui
• Les différents composants
• Les différents langages
• Tour d'horizon des différents éditeurs
• Introduction à l'IA avec Microsoft Azure, Amazon AWS et l'Open Source

Définition d'une architecture en fonction d'un besoin

• Définition de 3 scénarios
• Web
• IoT
• IA
• Réflexion sur les architectures possibles
• Impacts sur les projets
• Bonnes pratiques

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Atelier : définition des architectures

Architecture Big Data

• Qu'est-ce que le Big Data ?
• Les différents patterns
• Les différentes solutions
• Quel est l'intérêt du Big Data avec l'IA ?

Tour d'horizon des éditeurs

• Vue d'ensemble des outils IA fournis par Amazon AWS et introduction à la mise en oeuvre
• Vue d'ensemble des outils IA fournis par Microsoft Azure et introduction à la mise en oeuvre

Mettre en oeuvre un projet IA

• Définition du projet d'IA
• Implémentation du projet
• Déploiement d'un projet :
• Sur Amazon AWS
• Sur Microsoft Azure
• En Open Source On-premise

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Atelier : réflexion d'une architecture rassemblant tous les éléments précédents

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