Objectifs de la formation
Identifier les notions clés comme les algorithmes, les types d'IA, les réseaux neuronaux, la réduction de dimensionnalité, et les usages de l'IA générative (GAN, LLMs, RAG).
Contenu de la formation
Concevoir et gérer des projets Rôles, framework, outils cloud Planifier, exécuter et prioriser un projet Risques techniques Méthodologies : matrices de risques, méthode Delphi, appliquer des stratégies de mitigation Concevoir et mettre en œuvre un POC Gérer un projet en mode agile Scrum, SAFe et Extreme Programming (XP) et outils spécifiques (time boxing, Pomodoro, et ROTI) Frameworks agiles à grande échelle, méthodologies SAFe, Kanban, et Lean Startup. Collecte de données Sources de données structurées et non structurées Méthodes de collecte des données Technologie de base de données adaptée Risques juridiques et réglementaires liés à la collecte des données (RGPD) Machine learning & modélisation statistique Choix des approches des familles de techniques de modélisation statistiques Choix des approches de modélisation et algorithmes Apprentissage statistique, machine learning, deep learning, algorithmes Reinforcement learning : principes, cas d'usage, algorithmes populaires (Q-learning, SARSA, DDPG, etc.) Métriques de suivi de performance (RMSE, MAPE, Matrice de confusion, score F1, Precision & recall, …) Boîte à outils technologique Architecture et briques technologiques (services managés AWS, Azure, OVH Cloud, Google Cloud, …) Construction des PIPELINE Démarche AI Ops (ML Ops, CI/CD, mise en place de système d'identification des drifts et anomalies) Prototypage de solutions avec outils no-code Les impacts énergétiques (IA frugale) Formateur : Expert en gestion de projet IA Répartition des heures : • 60h cours + exercices • 100h de certification Assistance technique et pédagogique : • Support réactif et efficace, réponse dans les 48h • Du lundi au vendredi 9h à 17h • Tuteur/assistance technique
Résultats de la formation
Notre formation vise la certification sur les bloc 3 du titre « Chef de projet intelligence artificelle » d' ASCENCIA PARIS LA DEFENSE, de niveau 7 , code NSF 326, enregistrée au RNCP sous le numéro 36129 par décision de France Compétences en date du 26/01/2022. Cette formation est également accessible via la VAE. Cette formation est certifiante sur les bloc de compétence pour le titre Manager de projet : RNCP36129BC03 – Développer une solution d'intelligence artificielle (Machine et Deep Learning) Pour vous aider à atteindre ces objectifs, nous vous proposons un accès illimité et 24h/24 aux contenus de formation, des cas pratiques, et des questions aux experts avec une réponse sous 48 h (jours ouvrés). ________________________________________ Conditions/modalités d'évaluation : • Dans le cadre de la formation, vous devez réaliser des études de cas et QCM. • Dans le cadre de la certification, vous devez réaliser 4 études de cas écrites dont 2 présentées en soutenance orale devant un jury. ________________________________________ Activités pédagogiques et suivi : • L'assiduité de la formation est réalisée via les évaluations qui jalonnent la formation. • La formation est évaluée en fin de formation via des études de cas. • La formation est sanctionnée par la délivrance d'une attestation de suivi de formation. ________________________________________ Contactez-nous inscription@youwebformation.com 02 85 29 59 00 ________________________________________ Avis 100% d'apprenants satisfaits 100% de taux de réussite
Conditions spécifiques d'accès à la formation
pour accéder à la formation : maîtrise de l'utilisation d'Internet (télécharger des documents sur votre disque dur, regarder des vidéos, consulter vos mails), disposer d'un ordinateur ou d'une tablette avec audio, utilisation courante de Word et Excel, rédaction de contenus argumentés pour des cas pratiques. Pour tirer pleinement parti de cette formation , les participants doivent maîtriser les compétences suivantes : 1. Gestion de projet : Connaître les fondamentaux de la gestion de projet, y compris les méthodologies et outils couramment utilisés. 2. Rédaction d'une note de cadrage : Savoir formaliser les objectifs, le périmètre, les parties prenantes et les contraintes d'un projet. 3. Planification de projet : Être capable de construire un planning structuré, incluant l'identification des étapes clés, des jalons et des dépendances. 4. Gestion budgétaire : Savoir estimer, allouer et suivre un budget, tout en gérant les coûts et les contingences. 5. Gestion des parties prenantes : Identifier et impliquer les parties prenantes internes et externes, tout en gérant leurs attentes et en maintenant une communication fluide. 6. Gestion des ressources : Maîtriser l'allocation et le suivi des ressources internes et externes nécessaires à un projet. pour accéder à la certification : disposer d'un post-bac +3 ou justifier d'une expérience de plus de 2 ans dans des fonctions de responsabilité en data scientist, software engineer, machine learning researcher, conversational UX Designer, chef de projet, chef de projet web ou digital. Pour ce faire, un dossier de candidature accompagné d'un CV devra être présenté au service des inscriptions.
