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PAR776

Ingénieur IA / Machine Learning
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Ingénieur Machine Learning, le métier
2 heures
IAF105
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  • 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
Ingénieur Intelligence Artificielle / Machine Learning, le métier
2 heures
MET127
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  • Comprendre les missions d’un ingénieur IA/ML dans le développement de solutions d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique
  • Apprendre à concevoir, entraîner et déployer des modèles d’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes
  • Maîtriser les outils et les algorithmes nécessaires pour créer des modèles d’IA efficaces
  • Savoir optimiser les modèles en fonction des données et des résultats obtenus
Ingénieur en Intelligence Artificielle, le métier
2 heures
IAF89
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  • 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
Les fondamentaux du machine learning
2 heures
IAF146
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  • 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
Les principaux modèles de Machine Learning
2 heures
IAF148
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  • 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
Mettre en œuvre un projet Machine Learning de A à Z
2 heures
IAF149
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  • Comprendre les étapes clés de conception, de développement et de déploiement d’un projet machine learning
  • Savoir structurer une démarche projet en data science en lien avec un besoin métier concret
  • Identifier les outils, méthodes et compétences nécessaires à chaque phase du cycle de vie
  • Adopter une approche rigoureuse, itérative et éthique dans la mise en œuvre d’un modèle prédictif
Intégration de l’IA dans vos systèmes existants
1 heure
PRT147
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  • Identifier les points de contact entre vos outils actuels et l’IA
  • Adapter vos processus métier pour accueillir une solution IA
  • Collaborer avec vos équipes techniques pour réussir l’intégration
Analyser vos données grâce à l'intelligence artificielle
2 heures
IAF73
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  • Comprendre comment l’IA peut transformer l’analyse de données
  • Automatiser la collecte, la visualisation et l’interprétation des données
  • Utiliser les bons outils IA pour détecter des tendances et prendre des décisions éclairées
  • Développer une démarche analytique augmentée adaptée à son activité
Nettoyer, structurer et préparer les données pour le Machine Learning
2 heures
IAF150
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  • 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
Machine Learning appliqué à la cybersécurité
2 heures
IAF153
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  • Comprendre comment le machine learning est utilisé pour renforcer les dispositifs de cybersécurité
  • Identifier les principaux cas d’usage et modèles appliqués à la détection, la prévention et la réponse aux menaces
  • Savoir comment intégrer une démarche ML dans une stratégie de sécurité des systèmes d’information
  • Appréhender les limites, les biais et les enjeux liés à l’IA en contexte de sécurité

 

Machine learning pour détection d’anomalies
2 heures
DAR12
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  • Comprendre les concepts clés de la détection d’anomalies en machine learning
  • Appliquer des algorithmes de détection sur des données financières
  • Identifier et interpréter les anomalies pour anticiper les risques
  • Intégrer les outils de machine learning dans les processus d’analyse
Machine Learning éthique : limiter les biais algorithmiques
2 heures
IAF154
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  • 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
Entraînement intensif
1 heure
PRT02
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  • 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
Séance de coaching ciblée
1 heure
PRT48
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  • 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.
Certification de votre parcours
1 heure
PRT00
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  • 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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