Chef de projet IA - Développer une solution d’intelligence artificielle
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Disposer d’un post-bac +3 ou justifier de plus de 2 années d’expériences dans des responsabilités Data scientist, software engineer, machine learning researcher, conversational UX designer, … • Chef de projet • Chef de projet web ou digital (dossier de candidature accompagné d’un CV.)
Maîtriser les sources et méthodes de collecte de données.
Développer la compréhension de l’apprentissage et des techniques de modélisation statistique.
Concevoir des architectures IA à l’aide de services cloud.
Gérer la performance en minimiser les impacts énergétiques.
Prototyper avec des outils no-code.
La formation vise la certification sur le bloc 3 du titre Chef de Projet Intelligence Artificielle d’ ASCENCIA PARIS LA DEFENSE, de niveau 7, code NSF 326, enregistrée au RNCP sous le numéro 36129 par décision de France Compétences en date du 26/01/2022. Cette certification est également accessible via la VAE.
Cette formation est certifiante sur 1 bloc :
- RNCP36129BC03 – Développer une solution d’intelligence artificielle (Machine et Deep Learning)
Public :
Tout public / Niveau d'entrée minimum Bac+3
Déroulement de la formation :
Formation 100% à distance
Toutes les leçons sont disponibles 24/24 h sur une plateforme de formation dédiée
Vous avancez à votre rythme.
Supports pédagogiques :
Accès illimité
Exercice QCM
Vidéos
PC ou Tablette
Forum
Votre tuteur
Votre formateur :
Expert en gestion de projet en intelligence artificielle
- Collecte de données
- Les différentes méthodes de collecte des données : IoT, APIs, web scraping, fichier plats, …)
Identification de la technologie de base de données adaptée (base de données relationnelles, base de données graphe, …)
- Risques juridiques et réglementaires liés à la collecte des données (RGPD)
- Méthodes d'apprentissage et modélisation statistique
- Choix des approches de modélisation et algorithmes (supervisées et non supervisées) adapté à la problématique métier à traiter
- Concepts de l’apprentissage statistique, machine learning, deep learning, algorithmes supervisés et non supervisés
- Métriques de suivi de performance du modèle adapté au cas d’usage et à la technique de modélisation retenue (RMSE, MAPE, Matrice de confusion, score F1, Precision & recall, …)
- Boite à outils technologique
- Conception des PIPELINES de données pour maintenir en condition opérationnelle les solutions IA
- Démarche AI Ops pour maintenir la performance de la solution IA dans la durée (ML Ops, CI/CD, mise en place de système d’identification des drifts et anomalies dans les données d’entrée, contrôle de la qualité des données d’entrée et sortie du système IA)
- Prototypage de solutions IA avec des outils no-code (ex : Orange Data Mining, Dataiku, …)
- Les impacts énergétiques de l’IA (IA frugale)
- Python, Numpy, Pandas
- Promopt engineering
- Business Intelligence avec Power BI
- Les contraites big data, l'exploitation des données pour maintenir une solution IA
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