Programme Formation IA
Durée : 1 journée - 7 heures
Tarif : Nous contacter pour une formation INTER – INTRA ou en COURS PARTICULIER
La formation est délivrée en présentiel ou distanciel (e-learning, classe virtuelle, présentiel et à distance). Le formateur alterne entre méthodes démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). La validation des acquis peut se faire via des études de cas, des quiz et/ou une certification.
Cette formation est animée par un consultant-formateur dont les compétences techniques, professionnelles et pédagogiques ont été validées par des diplômes et/ou testées et approuvées par l’éditeur et/ou par Audit Conseil Formation.
Les objectifs
pré-requis
La maîtrise d’un langage de script
Moyens pédagogiques, techniques et d'encadrement
- 1 poste de travail complet par personne
- De nombreux exercices d'application
- Mise en place d'ateliers pratiques
- Remise d'un support de cours
- Remise d'une attestation de stage
Modalités d'évaluation des acquis
- Evaluation des besoins et objectifs en pré et post formation
- Evaluation technique des connaissances en pré et post formation
- Evaluation générale du stage
Accessibilité handicapés
- Au centre d’affaires ELITE partenaire d’ACF à 20 m.
- Guide d’accessibilité à l’accueil.
Le Programme
Présentation des technologies IA
Les différents types d’IA
Les IA symboliques
Les IA prédictives
Les Machine Learning
Le Deep Learning
Les IA de régression
Les IA de catégorisation
Les LLM
Qu’est qu’un modèle d’IA
L’apprentissage
La prédiction
Les scores
Utilisation des IA
Utilisation via le web en mode SaaS (Software a a Service)
La sensibilité des données
Utilisation des IA en « on premise » (en local)
Prérequis d’installation
Installation via Hugging Face et Docker (sources fiables)
Pourquoi des GPUs pour les serveurs ?
Les différents types de modèles installables en local
Utilisation des IA via API
L’API de Machine Learning : Scikit-Learn
Les API de Deep Learning : Tensorflow et Pytorch
Les API des LLM, en mode SaaS et en mode local
Les Chatbots via LangChain
Les recherches documentaires augmentées via le RAG (Retrieve Augment Generation)
L’apprentissage sur votre GED via le Fine Tuning
Gestion de projet IA
Qualité, volume et exhaustivité des données
Les TrainingSets, TestingSet et ValidationSet
Les coûts et retours sur investissements des différentes approches