Développeur IA, le métier

Objectifs

Comprendre les missions et responsabilités clés du développeur IA dans des projets techniques et innovants
Maîtriser les langages, outils et frameworks utilisés dans le développement de solutions d’intelligence artificielle
Participer activement à la conception, l’entraînement, le test et le déploiement d’algorithmes et de modèles IA
Collaborer avec les équipes data, produit et métier pour répondre à des besoins concrets via des applications intelligentes

Participants

Développeurs, ingénieurs logiciels, étudiants en informatique, profils techniques en reconversion vers l’IA

Pré-requis

Solide base en programmation (notamment en Python) et connaissances fondamentales en algorithmique et mathématiques appliquées

Programme

Définir le métier de développeur IA et son positionnement dans une équipe projet
Connaître les grands domaines d’application : machine learning, deep learning, NLP, vision par ordinateur, agents conversationnels
Maîtriser les langages et bibliothèques clés (Python, NumPy, Pandas, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn…)
Préparer et structurer les données pour l’entraînement des modèles IA
Implémenter des modèles d’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
Ajuster les hyperparamètres et évaluer les performances des modèles avec rigueur
Intégrer les modèles dans des applications concrètes (API, back-end, interfaces utilisateur)
Assurer la mise en production et la maintenance des systèmes intelligents
Optimiser les performances (temps de réponse, charge, efficacité mémoire)
Collaborer avec les data scientists et les équipes métiers pour adapter les solutions aux usages réels
Veiller à la robustesse, à l’explicabilité et à la non-discrimination des systèmes développés
Documenter le code et les processus pour assurer la reproductibilité des solutions IA
Suivre les évolutions techniques et méthodologiques pour rester à la pointe de l’innovation

Exercices pratiques

Développer un modèle simple de machine learning sur un cas d’usage réel (prédiction, classification, recommandation)
Implémenter une API REST pour exposer un modèle IA dans une application web
Tester et comparer différents algorithmes d’apprentissage automatique sur un même jeu de données
Optimiser un pipeline IA en termes de performance et de qualité de code

Aptibox

Fiche métier du développeur IA et cartographie de ses compétences clés
Bibliothèque de frameworks et outils open source incontournables en développement IA
Modèle de workflow complet pour un projet IA de la data à la mise en production
Guide de bonnes pratiques pour coder, tester et documenter un projet IA

Référence

IAF101

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
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