Concevoir et implémenter une solution d’IA – Parcours Allégé « Data Scientists »
Présentation
Approfondir les compétences des Data Scientists en modélisation IA, gestion de données, et déploiement d’architectures tout en allégeant la formation sur des aspects qu’ils maîtrisent déjà.
Domaine d’activité:
Le domaine d’activité de cette formation est la science des données (Data Science), avec une spécialisation en modélisation d’intelligence artificielle, apprentissage automatique, et gestion du cycle de vie des modèles IA dans des environnements industrialisés.
Public : Destiné aux data scientists et analystes.
Modalités pédagogiques:
- Méthodes : Études de cas, projets pratiques, optimisation en temps réel.
- Moyens : Utilisation de plateformes de développement IA (Google Colab Pro, Jupyter), accès à des bases de données réelles, outils de monitoring pour la validation des modèles.
Pré-requis: Avoir une solide expérience en statistiques, en machine learning, et en manipulation de données.
Objectifs
Les objectifs pédagogiques sont:
- Former les participants à l’utilisation des techniques les plus avancées en modélisation IA.
- Développer des compétences en optimisation des modèles et en ingénierie des features.
- Assurer la gestion et l’intégration continue des modèles IA dans des environnements de production.
Programme
1-Documentation (0,5 jour)
- Documentation technique des flux et cycles de vie des données
2-Techniques de traitement de données (1 jour)
- Prise en compte des techniques avancées de traitement et génération des données
3-Préparation des données (1,5 jours)
- Visualisation des données, évaluation des risques et biais
- Méthodes de data-cleaning
4-Adapter la solution aux enjeux sociétaux et besoins clients (1 jour)
- Connaissance approfondie des risques éthiques et réglementaires liés à l’IA
5-Mesure et suivi de la performance (1,5 jours)
- Techniques avancées de mesure et optimisation de la performance des modèles IA
6-Les menaces (1 jour)
- Identification des menaces IA et des solutions de mitigation
7-Modélisation IA (2 jours)
- Développement des modèles IA adaptés aux projets complexes
- Utilisation des outils avancés (Tensorflow, Jupyter, Keras)
8-Méthodes d’apprentissage (1,5 jours)
- Optimisation des tâches d’apprentissage avec un focus sur les grands jeux de données
9-Industrialisation et architecture (2 jours)
- MLOps, déploiement de solutions IA dans des environnements industrialisés
- Notions d’architecture SI, intégration des solutions IA
10-Amélioration continue (1,5 jours)
- Techniques d'amélioration continue adaptées aux systèmes complexes
- Gestion de l’optimisation des modèles IA en production
Organisation
Déroulé séquencé :
- Modélisation statistique avancée (16 heures)
- Techniques d’apprentissage automatique et deep learning (30 heures)
- Optimisation et ingénierie des features (20 heures)
- Validation et gestion des modèles IA (20 heures)
- Introduction à MLOps pour data scientists (18 heures)
Modalités d’évaluation formative :
- Études de cas complexes où les participants doivent développer et optimiser un modèle IA pour un problème spécifique.
- Projets pratiques avec un focus sur l’ingénierie des features et la validation des modèles.
- Simulations d’environnements de production pour tester la robustesse des modèles en situation réelle.
Méthodes et moyens pédagogiques adaptés :
- Méthodes : Études de cas, projets pratiques, optimisation en temps réel.
- Moyens : Utilisation de plateformes de développement IA (Google Colab Pro, Jupyter), accès à des bases de données réelles, outils de monitoring pour la validation des modèles.
Informations
Prochaine date :
Du 01/04/2025 au 23/04/2025
Durée : 104h00 (15 jours)
Tarif(s) :
Attestations / Certifications :
Concevoir et implémenter une solution d'IA
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OIDANEOS met en oeuvre un accompagnement individualisé de tous ses étudiants, que ce soit au niveau des compétences à transmettre ou de son parcours personnel/professionnel.
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