AI+ Engineer™ - eLearning (examen inclus)
448,00 EUR
- 40 hours
La certification AI+ Engineer est conçue pour les ingénieurs logiciels, offrant un parcours structuré allant des fondamentaux de l'IA aux applications avancées. Le programme commence par les bases de l'IA et progresse vers l'architecture de l'IA, les réseaux de neurones, les LLM, l'IA générative, le TALN, et l'apprentissage par transfert en utilisant Hugging Face. Les participants acquerront également des compétences dans la conception d'interfaces graphiques avancées pour les solutions d'IA et comprendront les pipelines de communication et de déploiement de l'IA à travers des exercices pratiques et interactifs.
Caractéristiques principales
Langue
Cours et matériel en anglais
Niveau
Niveau avancé (Catégorie : IA+ Technique)
Accès à la plateforme pendant 1 an
et un laboratoire pratique virtuel inclus
40 heures de cours vidéo et multimédia
Recommandation de 50 heures de temps d'étude
Matériel
Vidéo, matériel PDF, livre audio, podcasts, quiz et évaluations.
Examen
Examen surveillé en ligne avec une deuxième tentative gratuite
Certificat
Certificat de réussite inclus. Valable 1 an
Outils que vous maîtriserez
TensorFlow, Jenkins, TensorFlow Hub, Hugging Face Transformers
À propos du cours
Innovate Engineering : Exploitez des solutions intelligentes alimentées par l'IA
- Pile complète d'IA : Explorez les architectures IA, les modèles de langage à grande échelle, le TALN et les réseaux de neurones
- Outils Pratiques : Travaillez avec le Transfert d'Apprentissage via Hugging Face et le développement d'interface graphique
- Compétences de déploiement : Créer des systèmes d'IA fonctionnels et gérer les canaux de communication
- Expertise Pratique : Développez la capacité d'ingénier des solutions IA innovantes et évolutives
Les considérations éthiques dans l'IA sont soulignées, garantissant que les apprenants comprennent l'équité, la transparence et la responsabilité dans les systèmes d'IA. Des études de cas et des exercices concrets aident à identifier et à atténuer les biais, améliorant ainsi le déploiement éthique de l'IA. Cette certification dote les ingénieurs des connaissances et compétences nécessaires pour résoudre les défis pratiques de l'IA, innover de manière responsable et assumer des rôles de leadership dans le paysage de l'IA en rapide évolution.
Pourquoi cette certification est importante
Acquérez une expertise dans la conception, la mise en œuvre et l'optimisation de systèmes d'IA avancés pour des applications pratiques.
Résultats d'apprentissage
À la fin de ce cours, vous serez capable de :
Développement d'interface utilisateur IA
Créez des interfaces intuitives et conviviales pour les applications d'IA, en intégrant des méthodes de test d'utilisabilité et d'intégration.
Déploiement et communication de l'IA
Apprenez à développer des systèmes d'IA, à gérer des pipelines de déploiement et à communiquer efficacement leur valeur aux parties prenantes
Résolution de problèmes par IA
Appliquez des techniques d'IA pour relever des défis du monde réel, analyser les résultats et améliorer les approches de résolution de problèmes.
Gestion de projet IA
Acquérez les compétences pour planifier, allouer des ressources, gérer les parties prenantes et livrer avec succès des projets axés sur l'IA.
Calendrier du cours
Fondements de l'intelligence artificielle
Leçon 1
- 1.1 Introduction à l'IA
- 1.2 Concepts de base et techniques en IA
- 1.3 Considérations éthiques
Introduction à l'architecture de l'IA
Leçon 2
- 2.1 Vue d'ensemble de l'IA et de ses diverses applications
- 2.2 Introduction à l'architecture de l'IA
- 2.3 Comprendre le cycle de vie du développement de l'IA
- 2.4 Pratique : Mise en place d'un environnement IA de base
Fondamentaux des réseaux de neurones
Leçon 3
- 3.1 Notions de base des réseaux de neurones
- 3.2 Fonctions d'activation et leur rôle
- 3.3 Rétropropagation et algorithmes d'optimisation
- 3.4 Pratique : Construction d'un réseau de neurones simple à l'aide d'un cadre d'apprentissage profond
Applications des réseaux de neurones
Leçon 4
- 4.1 Introduction aux réseaux de neurones dans le traitement d'images
- 4.2 Réseaux de neurones pour les données séquentielles
- 4.3 Mise en œuvre pratique des réseaux de neurones
Importance des grands modèles de langage (LLM)
Leçon 5
- 5.1 Exploration des grands modèles de langage
- 5.2 Modèles de langage de grande envergure populaires
- 5.3 Ajustement pratique des modèles de langage
- 5.4 Travaux pratiques : Ajustement fin pratique pour la classification de texte
Application de l'IA générative
Leçon 6
- 6.1 Introduction aux réseaux antagonistes génératifs (GANs)
- 6.2 Applications des autoencodeurs variationnels (VAEs)
- 6.3 Génération de données réalistes à l'aide de modèles génératifs
- 6.4 Travaux pratiques : Implémentation de modèles génératifs pour la synthèse d'images
Traitement du langage naturel
Leçon 7
- 7.1 TALN dans des scénarios du monde réel
- 7.2 Mécanismes d'attention et utilisation pratique des transformateurs
- 7.3 Compréhension approfondie de BERT pour des tâches pratiques de TALN
- 7.4 Travaux pratiques : Construction de pipelines NLP pratiques avec des modèles pré-entraînés
Apprentissage par transfert avec Hugging Face
Leçon 8
- 8.1 Vue d'ensemble de l'apprentissage par transfert en IA
- 8.2 Stratégies et techniques d'apprentissage par transfert
- 8.3 Travaux pratiques : Mise en œuvre de l'apprentissage par transfert avec les modèles Hugging Face pour diverses tâches
Conception d'interfaces graphiques sophistiquées pour des solutions d'IA
Leçon 9
- 9.1 Vue d'ensemble des applications d'IA basées sur l'interface graphique
- 9.2 Cadre basé sur le Web
- 9.3 Cadre d'application de bureau
Pipeline de communication et de déploiement de l'IA
Leçon 10
- 10.1 Communiquer efficacement les résultats de l'IA aux parties prenantes non techniques
- 10.2 Construction d'un pipeline de déploiement pour les modèles d'IA
- 10.3 Développement de prototypes basés sur les exigences du client
- 10.4 Pratique : Déploiement
Agents IA pour l'ingénierie
Module optionnel
- 1. Comprendre les agents IA
- 2. Études de cas
- 3. Pratique pratique avec des agents IA
Qui devrait s'inscrire à ce programme ?
Ingénieurs en IA et logiciels : Maîtrisez les techniques d'IA et la conception de systèmes avancés.
Passionnés d'apprentissage automatique : Appliquez l'apprentissage profond, le TALN et les réseaux de neurones.
Data Scientists : Construisez et déployez des solutions d'IA évolutives.
Spécialistes IT & Architectes Systèmes : Intégrez l'IA pour optimiser l'infrastructure.
Croissance industrielle
Conduire l'ingénierie de la prochaine génération activée par l'IA
- D'ici 2027, 80 % des ingénieurs devront améliorer leurs compétences pour s'adapter aux technologies d'intelligence artificielle générative (GenAI) (Gartner).
- L'adoption rapide de l'IA dans différents secteurs augmente la demande de professionnels possédant une expertise avancée en IA.
- Les organisations recherchent des ingénieurs IA+ pour développer des solutions innovantes pour l'automatisation et la prise de décision pilotées par l'IA.
- Le besoin mondial en compétences d'ingénierie en IA est en expansion, créant des opportunités lucratives pour les experts en conception et déploiement de systèmes d'IA.
Plus de détails
Prérequis
- Il est recommandé de terminer le cours AI+ Data™ ou AI+ Developer™.
- Une solide connaissance en programmation Python est requise pour les exercices pratiques et les projets.
- Des connaissances de base en algèbre et en statistiques de niveau lycée sont nécessaires.
- La familiarité avec les concepts de programmation de base, y compris les variables, les fonctions, les boucles et les structures de données telles que les listes et les dictionnaires, est essentielle.
Détails de l'examen
- Durée : 90 minutes
- Admis : 70 % (35/50)
- Format : 50 questions à choix multiples/réponses multiples
- Méthode de livraison : En ligne via une plateforme d'examen surveillé (horaire flexible)
- Langue : Français
Licence et accréditation
Ce cours est proposé par AVC conformément à l'Accord de Programme Partenaire et respecte les exigences de l'Accord de Licence.
Politique d'équité
AVC ne fournit pas d'aménagements en raison d'un handicap ou d'une condition médicale des étudiants. Les candidats sont encouragés à contacter AVC pour obtenir des conseils et un soutien tout au long du processus d'accommodement.
Questions Fréquemment Posées
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