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Concepts de base de Microsoft Azure AI

Présentation

Objectifs & compétences

À l'issue de cette formation, les apprenants seront capables de :

  • Comprendre les bases de l'IA et d'Azure.

  • Utiliser Azure AI pour développer et déployer des modèles d'IA.

  • Créer et entraîner des modèles d'IA avec Python, TensorFlow, et PyTorch.

  • Déployer des modèles d'IA sur Azure.

  • Créer des bots et analyser des données avec Azure AI.

  • Appliquer des pratiques de sécurité, d'éthique, et de gouvernance en IA.

  • Réaliser des projets pratiques en utilisant les services Azure AI.

Public visé

Développeurs, ingénieurs logiciels Data scientists, analystes de données Architectes cloud Chefs de projet, managers technologiques Étudiants, chercheurs Entrepreneurs, innovateurs

Pré-requis

  • Connaissances informatiques de base.

  • Compétences en programmation, surtout en Python.

  • Bases de l'apprentissage automatique.

  • Notions de cloud computing.

  • Compétences de base en mathématiques et statistiques.

  • Compréhension de l'anglais technique.

Programme

Module 1: Introduction à Azure et à l'IA

  • Présentation d'Azure : Tour d'horizon des services Azure et introduction à l'IA.

  • Concepts fondamentaux de l'IA : Comprendre les bases de l'intelligence artificielle, y compris l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.

Module 2: Exploration des Services Azure AI

  • Azure Cognitive Services : Utilisation des API pour la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, etc.

  • Azure Machine Learning : Introduction aux outils de machine learning d'Azure, y compris Azure Machine Learning Studio.



Module 3: Développement de Modèles d'IA

  • Python et Bibliothèques d'IA : Utilisation de Python et de bibliothèques populaires comme TensorFlow et PyTorch pour développer des modèles d'IA.

  • Processus d'Entraînement : Entraîner, valider et évaluer des modèles d'apprentissage automatique.

  • Déploiement de Modèles : Techniques pour déployer des modèles d'IA sur Azure.



Module 4: Applications Pratiques de l'IA

  • Bots et Assistants Virtuels : Création de bots avec Azure Bot Service.

  • Analyse de Données Avancée : Utilisation de l'IA pour l'analyse de données avec Azure Data Lake et Azure Synapse Analytics.



Module 5: Sécurité, Éthique et Gouvernance

  • Sécurité des Données : Meilleures pratiques pour protéger les données utilisées par les modèles d'IA.

  • Éthique dans l'IA : Considérations éthiques et biais dans l'IA.

  • Gouvernance de l'IA : Mise en place de politiques pour la gestion de l'IA dans les entreprises.



Module 6: Projets et Études de Cas

  • Études de Cas : Analyse de projets réels utilisant Azure AI.

  • Projets Pratiques : Réalisation de projets concrets pour appliquer les connaissances acquises.



Agenda