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AI Trainer – Formateur de modèles IA
  • Comprendre le rôle central de l’AI Trainer dans l’amélioration des performances des modèles d’intelligence artificielle
  • Acquérir les compétences nécessaires pour entraîner, évaluer et affiner des modèles IA à partir de données annotées
  • Maîtriser les techniques d’annotation, de validation et de relecture humaine pour améliorer la qualité des données d’apprentissage
  • Collaborer efficacement avec les équipes data science, produit et IA pour créer des modèles fiables et pertinents

 

  • Comprendre les principes de base de l’intelligence artificielle et son importance
  • Identifier les opportunités d’application de l’intelligence artificielle dans son domaine d’activité
  • Explorer les outils et techniques fondamentales utilisés en intelligence artificielle
  • Comprendre les principes de base du machine learning et ses différences avec les autres formes d’IA
  • Identifier les types d’apprentissage automatique et leurs cas d’usage concrets
  • Explorer les étapes clés de création, d’entraînement et d’évaluation d’un modèle de machine learning
  • Développer une culture générale permettant de dialoguer avec des experts ou de participer à un projet ML
  • Identifier les grandes familles de modèles utilisés en machine learning supervisé et non supervisé
  • Comprendre leur fonctionnement de base et les types de problèmes qu’ils permettent de résoudre
  • Savoir choisir un modèle adapté à un besoin métier ou à un type de données
  • Développer une culture technique suffisante pour collaborer efficacement avec des experts data
  • Comprendre les fondamentaux du fonctionnement des chatbots et des agents conversationnels
  • Concevoir une architecture de dialogue claire, fluide et orientée utilisateur
  • Entraîner un chatbot à répondre de manière pertinente, naturelle et contextualisée
  • Choisir les bons outils, données et modèles pour un chatbot utile et performant

 

  • Utiliser l’intelligence artificielle pour accélérer la conception, l’écriture et la relecture de code
  • Générer des fonctions, composants ou scripts dans plusieurs langages à partir de prompts bien construits
  • Corriger, optimiser et documenter automatiquement son code avec l’aide d’IA génératives
  • Développer plus vite, avec plus de clarté, tout en gardant la maîtrise et la rigueur du développeur
  • Comprendre pourquoi la qualité des données est essentielle à la performance d’un modèle de machine learning
  • Acquérir les bonnes pratiques pour nettoyer, structurer et transformer des jeux de données bruts
  • Appliquer les étapes de preprocessing adaptées aux différents types de données (numériques, catégorielles, textuelles)
  • Gagner en autonomie dans la phase de préparation des données avant l’entraînement d’un modèle
  • Comprendre l’origine et les conséquences des biais dans les modèles de machine learning
  • Identifier les moments critiques où les biais peuvent apparaître dans un projet IA
  • Découvrir les bonnes pratiques pour concevoir des modèles plus équitables, transparents et responsables
  • Mettre en place une démarche éthique et rigoureuse dans la gestion de projets IA
  • Identifier les usages en formation de l’Intelligence Artificielle
  • Créer des textes et des programmes avec les outils de l’IA
  • Créer des images et des illustrations  avec les outils de l’IA pour mieux former
  • Approfondir un ou des aptitudes vues précédemment
  • Découvrir des points non encore vus lors des premières séances sur un sujet
  • S’entraîner à l’utilisation des techniques et outils et constituer un suivi du parcours
  • Régler votre problématique grâce à une séance de coaching ciblée
  • Déclencher un ou plusieurs déclics au sein de vous-même pour progresser
  • Comprendre l’apport du coaching et de la maïeutique, en le vivant soi-même.
  • Valider les connaissances et la méthodologie acquises durant le parcours
  • Se perfectionner, prendre de la valeur dans son domaine, son métier
  • Obtenir de la reconnaissance sur le marché du travail
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