Bootcamp Expert IA et Machine Learning
Présentation de la formation
Cette formation a été conçue pour vous aider à devenir un développeur compétent et polyvalent dans le domaine de l’IA, capable de créer des modèles d’apprentissage, de les optimiser et de les déployer pour résoudre des problèmes complexes dans divers domaines d’application.
Notre programme complet et pratique vous initiera aux fondamentaux de l’IA et du ML tout en vous fournissant les compétences nécessaires pour relever les défis réels auxquels vous pourriez être confronté en tant que développeur en IA.
Pré-requis :
Être titulaire d’une certification de niveau 6 dans le domaine visé.
Public cible :
Professionnels de l’informatique : Les développeurs de logiciels, les architectes de systèmes, les analystes de données, et d’autres professionnels de l’informatique souhaitant élargir leurs compétences et se préparer à des rôles de développeur d’IA.
Jeunes diplômés souhaitant compléter une formation en informatique et ayant déjà une expérience en entreprise (stage, alternance…).
Date de la formation : à partir du 18/11/2024
Conditions d'accès
La procédure d’inscription se déroule en plusieurs phases :
- Pré-inscription via un formulaire en ligne
- Envoi des justificatifs de diplômes et d’expériences
- Entretien en visio-conférence avec un représentant de l’organisme de formation et un intervenant
- Test de positionnement
Objectifs pédagogiques et opérationnels
A l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
- Analyser expérimentalement les différents modèles d’Intelligence Artificielle/Machine Learning à travers des tests et des analyses statistiques afin de répondre aux besoins du client
- Affiner le modèle d’Intelligence Artificielle/Machine Learning en cherchant les paramètres optimaux et en évaluant l’adéquation des modèles d’apprentissage avec le besoin exprimé afin de garantir ses capacités de prédiction
- Déployer ou Industrialiser le modèle d’Intelligence Artificielle/Machine Learning à travers la mise en place des pipelines de données et dans le respect du cadre réglementaire pour garantir la qualité, la fiabilité, la rapidité et la scalabilité de la solution
- Évaluer la performance du modèle d’Intelligence Artificielle/Machine Learning déployé ou industrialisé en se basant sur les métriques de référence afin d’optimiser ce modèle
- Communiquer ses résultats au client (interne/externe) de façon accessible (datavisualisation) pour démontrer la performance du modèle d’Intelligence Artificielle/Machine Learning
Programme
- Introduction au Python
- Introduction à l’IA et au Machine Learning
- Mathématiques pour l’IA et le Machine Learning
- Apprentissage supervisé et non supervisé
- Réseaux de neurones
- Optimisation des modèles d’IA et Tests
- Python pour le ML
- Julia pour l’IA
- Déploiement de modèles de Machine Learning
- Visualisation de données et communication des résultats
- Préparation et nettoyage des données pour l’IA/ML (big data)
- Éthique et droit appliqués à la donnée
- SQL et bases de données avancées
- Sécurité et cybersécurité
La possibilité de valider un ou des blocs de compétences est proposée par le certificateur.
MODALITES PEDAGOGIQUES
La formation se déroule à 100% à distance et alterne des phases de distanciel synchrone sous forme de classes virtuelles et des phases en distanciel asynchrone.
Cours : permettant d’acquérir les connaissances en lien avec l’IA
Ateliers pratiques : projets pratiques liés à l’IA
Études de cas : travail sur des situations tirées de cas réels
Travail en groupe : Pour développer des compétences en collaboration, communication, essentielles pour la gestion de projets
Des ressources en ligne (documents, tutoriels, forums de discussion…) qui complètent l’apprentissage en salle
Évaluations formatives : des tests réguliers, des projets et des sessions de feedback pour aider les participants à évaluer leur progression et à identifier les points d’amélioration
MODALITES D’EVALUATION
Mise en situation : Conception et mise en œuvre d’un modèle d’IA/ML.
Le candidat (seul), doit à partir d’une problématique, de données de test, et d’une série d’exigences, fournies par une entreprise fictive ou réelle :
- Choisir le modèle d’IA/ML le plus adapté à la problématique en se basant sur des tests et des analyses statistiques et justifier son choix,
- Paramétrer le modèle pour qu’il traite le plus efficacement possible la problématique,
- Mettre en place la solution la plus pertinente et respectueuse du cadre réglementaire dans une perspective d’industrialisation,
- Mesurer la performance du modèle retenu et optimiser le modèle en fonction des résultats obtenus et des métriques de référence fournies par le client (performance du modèle, métriques métiers),
- Communiquer sur la solution de façon accessible à l’aide d’une datavisualisation et justifier ses choix à travers une présentation.
Le candidat présente sa solution de ML à un jury de deux personnes représentant le client (data visualisation et présentation) et justifie ses choix techniques par rapport aux besoins du client.
EQUIVALENCES
Après validation du bloc, vous pouvez intégrer la préparation à la certification complète en étant dispensé de l’unité de formation et des évaluations du bloc.
DEBOUCHES
A l’issue de l’obtention de la certification, vous pourrez intégrer des entreprises de toutes tailles et de tous secteurs au sein de services data, informatiques ou IA, auprès de services métiers divers.
PRIX
6 900 € repas et pauses compris.
Découvrez les différents financements possibles ici.
Votre situation nécessite des adaptations ? N’hésitez pas à contacter notre référent handicap à l’adresse suivante : referent-handicap.cgy@ensup.eu
Il s’agit d’une nouvelle formation et aucune session n’a encore été réalisée. Le taux d’obtention de la certification, le taux d’insertion professionnel à 6 mois et le taux d’insertion dans le métier ne sont pas encore disponibles car le titre a récemment été déposé (mai 2023).
