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Titre RNCP 100% CPF

Fullstack IA - BC02 & BC03 - Mettre en oeuvre des pipelines de données et déployer des architecture de données

JEDHA

7 800 €à partir de
Durée variabledurée
4sessions actives
Parislieu

Objectifs de la formation

- Concevoir des applications d'IA de bout en bout, depuis la collecte et la preparation des donnees jusqu'au deploiement en production.
- Developper des modeles de Machine Learning, Deep Learning et IA generative, et en interpreter les resultats dans un contexte metier.
- Mettre en place des pipelines de donnees pour alimenter les modeles (nettoyage, transformation, structuration) avec Python et les principales librairies data.
- Deployer, monitorer et industrialiser des systemes d'IA (APIs, conteneurs, automatisation des entrainements et mises a jour) en conditions reelles.
- Collaborer avec les equipes techniques et metiers pour cadrer un cas d'usage IA, choisir les approches algorithmique et d'architecture adaptees et presenter les resultats.

Programme

Contenu du parcours :
- Programmation pour l'IA : Python, bonnes pratiques de code, environnements de developpement, Git et GitHub.
- Analyse exploratoire des donnees : nettoyage, transformations, statistiques descriptives, visualisation.
- Infrastructure data : collecte de donnees (APIs, bases, fichiers), pipelines d'ingestion, notions d'architectures data et cloud.
- Machine Learning : modeles supervises et non supervises, evaluation, gestion du surapprentissage.
- Deep Learning : reseaux de neurones, apprentissage a partir de donnees non structurees (texte, images, son).
- IA generative : principes des LLM, mise en place de systemes generatifs (RAG, agents), evaluation et fiabilisation des sorties.
- AI Engineering : deploiement de modeles et d'applications d'IA (APIs, conteneurs), automatisation et monitoring.
- Module Carriere et projet final : realisation d'un projet IA complet et preparation a l'insertion professionnelle (CV, portfolio, entretiens).

Résultats attendus

La formation IA Fullstack prepare et presente l'apprenant a deux blocs de competences de la certification RNCP41993 Architecte en intelligence artificielle (niveau 7) :
- le bloc RNCP41993BC02 – Concevoir et deployer l'infrastructure de donnees et de calcul pour l'IA (architectures data et calcul, choix d'hebergement, infrastructure as code, services de stockage et d'execution, haute disponibilite, securite, efficience economique) ;
- le bloc RNCP41993BC03 – Concevoir et mettre en oeuvre des pipelines de donnees (pour l'IA) (architecture des flux batch et streaming, preparation et transformation des donnees, industrialisation et orchestration des pipelines, data quality, securite et supervision des flux).
La validation repose sur des mises en situation professionnelles reconstituees (projets d'architecture data et de pipelines au service de cas d'usage IA), des livrables techniques (schemas d'architecture, code, demonstrations) et une soutenance orale devant un jury de professionnels.

Les points forts

Méthode pratique "learning by doing"
Enseignants professionnels de l'IA
Études de cas issues d'entreprises
Accès à vie aux contenus de cours
Accès à vie à la communauté et au réseaux de partenaires Jedha

La certification

Architecte en intelligence artificielle

RNCP 41993 RS -1 CertifInfo 120620

Organisme & lieu

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