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PAR346

Ingénieur en Intelligence Artificielle
  • Comprendre les missions et responsabilités clés de l’ingénieur en IA
  • Maîtriser les étapes de conception, d’entraînement et de déploiement de modèles d’IA
  • Collaborer efficacement avec les équipes data, produit et métier dans des projets IA
  • Intégrer les bonnes pratiques de performance, d’éthique et de sécurité dans les développements IA
  • Comprendre les bases et les principes fondamentaux de l’intelligence artificielle.
  • Identifier les principales applications de l’IA dans son secteur d’activité.
  • Explorer les outils et usages essentiels de l’intelligence artificielle.
  • Comprendre les principes essentiels du machine learning et ses usages
  • Identifier les principaux types d’apprentissage automatique et leurs applications
  • Découvrir les étapes de création et d’évaluation d’un modèle de machine learning
  • Identifier les grandes familles de modèles de machine learning et leurs usages
  • Comprendre les différences entre les principaux algorithmes supervisés et non supervisés
  • Savoir choisir un modèle adapté à un besoin métier ou à un type de données
  • Comprendre les étapes clés d’un projet IA avec Python
  • Manipuler des données et entraîner un modèle simple
  • Structurer un projet IA maintenable et réutilisable
  • Utiliser l’IA pour générer, corriger et optimiser du code
  • Accélérer le développement d’applications et de scripts grâce aux assistants IA
  • Conserver de bonnes pratiques de qualité, sécurité et maintenabilité du code
  • Comprendre les méthodes d’intégration de services et modèles IA
  • Connecter des modèles IA via API, SDK ou outils no-code
  • Garantir sécurité, performance et cohérence des intégrations IA
  • Comprendre les principes fondamentaux du Deep Learning et des réseaux neuronaux
  • Construire, entraîner et évaluer des modèles avec TensorFlow et Keras
  • Expérimenter des architectures adaptées à des cas d’usage réels
  • Comprendre les origines et les impacts des biais algorithmiques dans les projets de machine learning
  • Identifier les étapes critiques où des biais peuvent apparaître dans un modèle IA
  • Mettre en place des pratiques de conception plus éthiques, transparentes et responsables
  • Approfondir les aptitudes clés étudiées dans votre parcours.
  • Découvrir des notions complémentaires pour progresser.
  • S’entraîner aux techniques tout en consolidant les acquis.
  • Régler votre problématique grâce au coaching ciblé.
  • Déclencher des déclics internes pour enfin progresser.
  • Comprendre l’apport de la maïeutique en la vivant.
  • Valider les compétences et la méthodologie acquises.
  • Se perfectionner pour prendre de la valeur dans son métier.
  • Obtenir une vraie reconnaissance sur le marché du travail.
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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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