Ingénieur Intelligence Artificielle / Machine Learning, le métier

Objectifs

Comprendre le rôle et les missions d’un ingénieur IA / Machine Learning
Concevoir, entraîner et déployer des modèles de machine learning
Utiliser les principaux outils et frameworks IA pour développer des solutions performantes

Participants

Tous profils

Pré-requis

Connaissances de base en mathématiques, programmation (Python, R, etc.) et statistiques avancées

Programme

Découvrir les missions et responsabilités d’un ingénieur IA/ML
Définir un problème métier pouvant être résolu par le machine learning
Choisir les algorithmes adaptés selon les cas d’usage
Collecter, préparer et structurer les données d’entraînement
Construire et entraîner des modèles avec Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch
Tester, évaluer et interpréter les performances des modèles
Optimiser les modèles avec le réglage des hyperparamètres
Déployer un modèle IA dans un environnement de production
Collaborer avec les équipes métiers, data et développement
Identifier les limites, biais et bonnes pratiques d’un projet IA industriel

Exercices pratiques

Créer un modèle de classification simple avec un framework ML
Entraîner un modèle de deep learning avec TensorFlow ou PyTorch
Déployer un modèle IA dans une application ou un environnement test

Aptibox

Check-list des outils et frameworks indispensables pour un ingénieur IA/ML
Guide des erreurs fréquentes et bonnes pratiques en développement IA
Fiche méthode pour évaluer, optimiser et déployer un modèle IA

Référence

MET127

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
Suivi

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Ces modules de 2h sont valables pour nos 5000 aptitudes ( = ateliers de formation 100% sur mesure allant à l’essentiel, tous thèmes confondus, sur tous nos catalogues management, RH, communication, développement personnel, commercial…) et valables également sur toutes nos prestations (séances de coaching, bilan de compétences , feedback 360°, codéveloppement…).

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