Développement intelligence artificielle (IA)

Alyra, l'école Blockchain & IA

• Voir les avis

Voir des formations similaires

Public admis

Salarié en poste

Demandeur d'emploi

Entreprise

Étudiant

Modalités

En ligne

Durée

De 44h à 144h - 100% à distance

Prix

3996.4 €

Finançable CPF

Taux de réussite

80%

Localité

En ligne

Vous pouvez suivre cette formation depuis chez vous ou depuis n’importe quel endroit à distance.

Certifications

Datadock

Qualiopi

Pré-requis

Niveau BAC

Prérequis

Bac + 1 an d'expérience pro ou Bac+2 dans un des domaines scientifique et/ou de gestionBesoins matériels
Disposer d’un ordinateur (ou d’une tablette), d’un micro et d’une webcam.
Disposer d'une connexion internet

Objectifs

Certification RNCP 38616 : Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data

Deux blocs RNCP peuvent être validés :

RNCP38616BC03

Utiliser des techniques d’apprentissage automatique : concevoir des programmes informatiques pour expliquer la relation entre une et plusieurs variables afin de prédire des tendances ou de regrouper les données par caractéristiques communes.

RNCP38616BC05

Utiliser des techniques d’apprentissage profond (deep learning) pour exploiter des données non structurées (données textuelles ou visuelles) pour approfondir ses analyses ou améliorer la qualité de ses prédictions.
Mettre en production les algorithmes d’apprentissage profond, en monitorer dans le temps les performances et les améliorer en fonction des différentes innovations technologiques.

Formation Développement Intelligence Artificielle dès 2996,40 € : à partir de 44h, pour aller droit à l’essentiel… ou prendre le temps d’explorer en profondeur !

Choisissez votre rythme et votre format :

Essentiel : 44h sur 1 à 3 mois, pour avancer vite et maîtriser les bases.
Session : 120h en 3 mois, dans une promotion dynamique et motivante.
Premium : 144h sur 6 à 9 mois, l’expertise complète à votre rythme.

Toutes nos formules incluent un accès à vie à la formation, des mises à jour, et l’appartenance à une communauté active de +2500 membres.

Programme

Introduction à l'Intelligence Artificielle
De l'informatique à l'IA (historique)
Une définition de l'Intelligence Artificielle
La valeur de l'IA
Quelques enjeux juridiques (RGPD, responsabilité)

Outils simples : premières prises en main
ChatGPT : usages et intérêt, prompt design, limites et perspectives
MidJourney : un artiste en chacun·e de nous (prompts, usages, limites)
Prompt Engineering : bonnes pratiques, pièges courants et stratégies optimales

Théorie et fonctionnement technique
De la théorie à la pratique (bases du machine learning)
Mon premier neurone (Singleton - bases du deep learning
Fonctionnement des algorithmes de machine learning

Théorie et fonctionnement technique
Les différents réseaux de neurones
Les Large Language Model et leur fonctionnement

Python et SQL pour la data science
Traitement de données avec SQL (Syntaxe et Requête)
Librairies python de base pour la data science (Pandas, Numpy)
Applications à partir de données (Kaggle ou autres)

Statistiques, Analyse exploratoire de données et Dataviz’
Statistiques
Analyse exploratoire de données (EDA)
Datavizualisation

L'IA pour les développeurs
GitHub copilot
Base du cloud
Tool kit et bonnes pratiques

Machine Learning
Les étapes de création d'un modèle (preprocessing, train, predict...)
Les premiers modèles (regression, classification, clustering)
Les librairies de bases (scikit-learn...)
Les enjeux et bonnes pratiques (biais, Garbage in, evaluation, overfitting)

Deep Learning
Du machine learning au deep learning
Mon premier réseau de neurones (singleton, keras, tensorflow)
Les différents réseaux de neurones
Évaluer et visualiser l'apprentissage d'un réseau de neurones (tensorboard...)

Data Analyse Blockchain
Les bases de la blockchain
Data, IA et blockchain
Les outils de la data analyse
Les outils de la data analyse blockchain et data mining Etherscan
Mise en application de Data analyse Blockchain

API et Déployer un modèle (FastAPI)
Le cycle de vie d'un modèle (ML Ops)
Fonctionnement d'API
Le déploiement d'un modèle IA et de librairies de bases

Projet final
Votre projet final
Retour sur la formation