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Titre RNCP 100% CPF

Prépare à la validation du Bloc de compétence RNCP40235BC06 - Option 5 b: Déployer et maintenir un système d'apprentissage automatique

INSTITUT MINES TELECOM

5 795 €à partir de
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Essonnelieu

Objectifs de la formation

Objectif de la certification "ingénieur en intelligence artificielle (MS)"
L 'ingénieur en intelligence artificielle est aujourd'hui un professionnel spécialisé dans la conception, le développement, la mise en œuvre et le déploiement d'applications et d'algorithmes informatiques capables d'imiter certaines capacités cognitives humaines telles que la vision, la compréhension du langage naturel, la prise de décision et bien d'autres encore. Ces ingénieurs utilisent des techniques telles que l'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, la synthèse de son, la reconstitution 3D et d'autres domaines connexes pour créer de solutions technologiques avancées. Un ingénieur en IA doit également avoir une compréhension approfondie des concepts théoriques sous-jacents, de la régulation et des implications éthiques de l'utilisation de l'IA. Il travaille souvent en collaboration avec des experts en domaines spécifiques pour concevoir des solutions adaptées aux besoins particulier de chaque application.
La certification "ingénieur en intelligence artificielle (MS)" répond aux besoins du marché du travail en développant les compétences liées à la conception et à la gestion du projet de sciences de données, à l'extraction, à la structuration, à la gestion, au traitement, à l'analyse et à la valorisation des données. Dans un contexte mouvant et concurrentiel où la transformation technologique redéfinit les contours de l'industrie et des services, les compétences clés de l'ingénieur en intelligence artificielle sont attendues par les entreprises de nombreux secteurs. La certification constitue un apport d'outils et de méthodes afin de satisfaire les besoins identifiés sur le marché du travail.

Programme

Voir le contenu de la Liste de compétences du bloc RNCP40235BC06 - Option 5 b: Déployer et maintenir un système d'apprentissage automatique : https://www.francecompetences.fr/recherche/rncp/40235/#anchor3
Extrait :
*Lister les besoins spécifiques du projet d'apprentissage automatique, en instaurant des processus et des protocoles afin d'optimiser le flux de données pour l'entraînement des modèles et d'assurer l'interopérabilité du système.
*Automatiser les processus MLOps liés à la manipulation des données d'apprentissage en instaurant des procédures et des protocoles pour créer un flux de données efficace afin d'améliorer la qualité et d'optimiser les coûts.
*Déployer le projet en utilisant une approche intégrée dès les premières phases du développement afin d'assurer la stabilité et la sécurité continues et d'accélérer le déploiement itératif tout en réduisant les risques liés à la sécurité.
*Élaborer des métriques de qualité du modèle en choisissant des critères de performance itératifs afin de quantifier les résultats du modèle par rapport aux objectifs prédéfinis.
*Calibrer les optimisations de l'infrastructure en évaluant l'équilibre entre l'efficacité opérationnelle et la flexibilité générale du système de manière continue afin de maintenir la capacité d'adaptation à long terme du système.
*Monitorer à intervalles réguliers les performances des modèles en utilisant des métriques clés afin d'anticiper les problèmes potentiels, d'assurer la qualité continue des prédictions.
*Créer des tests de robustesse en créant des scénarios de test diversifiés et représentatifs avec des mécanismes de validation rigoureux afin de garantir la fiabilité et la robustesse des systèmes dans des environnements opérationnels variés.
* Ré-entraîner automatiquement le modèle en concevant des pipelines d'entraînement et la gestion des déclencheurs automatiques afin que les modèles restent alignés sur les changements dans les données.
* Compiler des modèles de manière continue en vérifiant automatiquement les modifications de code, et en testant les modèles de manière régulière et reproductible; afin d'identifier rapidement les erreurs, d'assurer la cohérence des versions, et de faciliter le déploiement fréquent de modèles mis à jour tout le long de son cycle de vie.
*Distiller un modèle en utilisant des méthodes de compression la création des modèles plus légers; afin d'optimiser l'utilisation des ressources tout en conservant des performances acceptables, facilitant ainsi le déploiement efficace de modèles dans des environnements contraints.
* Mesurer le temps d'exécution des requêtes en mettant en place des mécanismes de suivi du temps d'exécution afin d'identifier les opportunités d'optimisation et de maintenir la qualité des résultats...

Résultats attendus

Prépare à la validation du Bloc de compétence RNCP40235BC06 - Option 5 b: Déployer et maintenir un système d'apprentissage automatique

Les points forts

Tous les secteurs d'activités sont potentiellement concernés par l'usage de l'intelligence artificielle dès lors que des solutions de résolution de problèmes complexes s'appuyant sur l'informatique sont à développer.

La certification

Ingénieur en intelligence artificielle (MS)

RNCP 40235 RS -1 CertifInfo 118532

Organisme & lieu

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