Devenez Ingénieur IA Certifié: Maîtrisez le Deep Learning et le MLOps
What you will learn:
- Maîtriser les techniques avancées d'optimisation de modèles d'IA
- Construire et entraîner des réseaux neuronaux convolutifs (CNN)
- Développer des modèles RNN, LSTM et GRU pour la modélisation séquentielle
- Implémenter des transformers et des mécanismes d'attention
- Appliquer l'apprentissage par transfert et le fine-tuning
- Concevoir et implémenter des agents IA autonomes
- Utiliser TensorFlow et PyTorch pour des projets d'apprentissage profond
- Maîtriser les concepts et les outils de MLOps pour le déploiement en production
Description
Rejoignez notre formation complète et certifiante en Ingénierie de l'IA ! Ce cours intensif vous plonge au cœur du deep learning, des architectures de transformers, du MLOps et du développement d'agents IA. Passez de la théorie à la pratique en construisant des systèmes d'IA performants grâce à des projets concrets et des outils de pointe comme TensorFlow et PyTorch.
Vous maîtriserez l'optimisation de modèles avec des techniques avancées (Grid Search, Random Search, optimisation bayésienne), la construction de CNN pour la vision par ordinateur, le développement de RNN, LSTM et GRU pour la modélisation de séquences, et l'implémentation de transformers et de mécanismes d'attention. Vous apprendrez le transfert d'apprentissage pour adapter des modèles pré-entraînés et la conception d'agents IA autonomes.
Ce programme expert couvre également le déploiement, le monitoring et la maintenance de modèles en production grâce à des outils MLOps tels que Docker, MLflow, et Kubeflow. À la fin de cette formation, vous serez capable de concevoir, développer et déployer des systèmes d'IA robustes et évolutifs. Que vous aspiriez à une carrière d'ingénieur machine learning, de chercheur en IA, ou d'architecte IA, ce cours est votre tremplin vers le succès.
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Curriculum
Introduction et Présentation
Cette section initiale présente le programme du cours et l'instructeur, couvrant les objectifs d'apprentissage et le déroulement de la formation. La première et seule leçon, "Ce que vous apprendrez dans le cours de certificat professionnel d'ingénieur IA", offre un aperçu complet du contenu, vous préparant aux challenges à venir.
Réglage et Optimisation de Modèles
Cette partie essentielle explore les techniques d'optimisation des modèles d'apprentissage automatique. Vous aborderez le réglage des hyperparamètres avec le Grid Search et le Random Search, puis approfondirez l'optimisation bayésienne pour un réglage plus sophistiqué. Vous apprendrez également des techniques de régularisation, la validation croisée et l'optimisation automatique grâce à GridSearchCV et RandomizedSearchCV. Le module se termine par un projet pratique de construction et de réglage d'un modèle final, consolidant vos connaissances.
Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)
Plongez dans le monde des CNN, piliers de la vision par ordinateur. Vous apprendrez à construire des CNN de A à Z, en utilisant les couches convolutionnelles, de pooling et de dropout. Vous utiliserez TensorFlow et PyTorch pour construire des architectures CNN et appliquerez vos connaissances à des problèmes de classification d'images et de détection d'objets. Un projet pratique de classification d'images sur des jeux de données tels que Fashion MNIST ou CIFAR-10 vous permettra de mettre en œuvre vos compétences.
Réseaux Neuronaux Récurrents (RNN) et Modélisation Séquentielle
Ce module couvre l'analyse de données temporelles et la modélisation de séquences. Vous découvrirez l'architecture des RNN, les LSTM et les GRU, et comment résoudre les problèmes de gradients qui disparaissent. Vous apprendrez à prétraiter le texte et à utiliser des word embeddings pour les RNN. Des modèles séquence à séquence et leurs applications seront également abordés, suivis d'un projet de génération de texte ou d'analyse de sentiments.
Transformers et Mécanismes d'Attention
Explorez les transformers, des architectures révolutionnaires en IA. Vous apprendrez les mécanismes d'attention, l'auto-attention et l'attention multi-tête. Vous construirez des modèles transformers à partir de zéro et utiliserez des modèles pré-entraînés comme BERT et GPT. Le module se termine par un projet pratique, tel que le résumé de texte ou la traduction.
Apprentissage par Transfert et Fine-tuning
Maîtrisez le transfert d'apprentissage, une technique clé pour optimiser le développement de modèles d'IA. Vous apprendrez à utiliser des modèles pré-entraînés en vision par ordinateur et en traitement du langage naturel (NLP) et à les adapter à vos besoins grâce au fine-tuning. Vous explorerez également les défis et les techniques d'adaptation de domaine, avec un projet final de fine-tuning pour une tâche spécifique.
Agents IA: Une Vue d'Ensemble
Ce module vous initie au développement d'agents IA. Vous découvrirez différentes architectures d'agents, incluant les agents réactifs, les agents orientés objectifs et les systèmes multi-agents. Des exercices pratiques avec différents outils et frameworks (AutoGen, IBM Bee, LangGraph, CrewAI, AutoGPT) vous permettront d’appliquer concrètement ces concepts.
Introduction et Pratique du MLOps
Apprenez à déployer, surveiller et maintenir vos modèles en production. Vous découvrirez des outils clés du MLOps tels que Docker, MLflow, et Kubeflow et les pipelines CI/CD. Vous aborderez la gestion de versions, la reproductibilité et l'évolutivité. Le module inclut des exercices pratiques sur la mise en place d'une structure de projet MLOps, la construction d'un pipeline ML de bout en bout, et le déploiement d'un modèle avec Kubernetes.
Examen Final et Félicitations
Cette section finale comprend un examen pour évaluer vos connaissances acquises tout au long du cours, suivi d'une section de félicitations et de vœux pour votre réussite.
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