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PAR776

Ingénieur IA / Machine Learning
  • Comprendre le rôle clé de l’ingénieur Machine Learning dans le développement d’algorithmes intelligents
  • Maîtriser le cycle complet d’un projet de machine learning : collecte de données, modélisation, entraînement, déploiement
  • Optimiser les performances des modèles en conditions réelles (scalabilité, latence, robustesse)
  • Collaborer efficacement avec les équipes data science, produit et IT pour industrialiser les solutions IA
  • 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
  • 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 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 machine learning de la donnée au déploiement
  • Structurer une démarche ML alignée avec un besoin métier concret
  • Mettre en œuvre un modèle prédictif de manière rigoureuse et responsable
  • Connecter des modules IA adaptés à vos logiciels d’entreprise.
  • Moderniser vos outils de travail sans remplacer l’existant.
  • Automatiser le traitement de vos données pour gagner du temps.
  • Comprendre comment l’IA transforme l’analyse de données
  • Exploiter ses données pour prendre des décisions éclairées
  • Automatiser l’analyse et le reporting
  • Comprendre l’importance de la qualité des données dans les projets de machine learning
  • Maîtriser les principales techniques de nettoyage, structuration et transformation des données
  • Préparer efficacement des jeux de données avant l’entraînement d’un modèle
  • Comprendre les usages du machine learning dans les systèmes de cybersécurité
  • Identifier les principaux modèles et cas d’usage pour détecter et prévenir les menaces
  • Savoir intégrer une approche IA dans une stratégie de sécurité informatique

 

  • Comprendre les concepts de détection d’anomalies en machine learning.
  • Appliquer des algorithmes sur des données financières structurées.
  • Identifier et interpréter les anomalies pour anticiper les risques.
  • 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.
  • Débloquer une situation professionnelle complexe et précise.
  • Apporter un éclairage stratégique sur un enjeu prioritaire.
  • Délivrer un plan d’action personnalisé à fort impact direct.
  • Évaluer l’ensemble du parcours client de votre entreprise.
  • Garantir la conformité de vos services aux normes visées.
  • Délivrer une certification de qualité d’accueil reconnue.
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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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