AI+ Engineer™- eLearning (examen inclus)

AI+ Engineer™ - eLearning (examen inclus)

La certification AI+ Engineer est conçue pour les ingénieurs logiciels, offrant un parcours structuré des fondamentaux de l'IA aux applications avancées. Le programme commence par les bases de l'IA et progresse vers l'architecture de l'IA, les réseaux neuronaux, les LLM, l'IA générative, le NLP et l'apprentissage par transfert en utilisant Hugging Face. Les participants acquerront également des compétences dans la conception d'interfaces graphiques avancées pour les solutions d'IA et dans la compréhension des pipelines de communication et de déploiement de l'IA à travers des exercices pratiques et concrets.

Les considérations éthiques dans l'IA sont mises en avant, garantissant que les apprenants comprennent l'équité, la transparence et la responsabilité dans les systèmes d'IA. Des études de cas réels et des exercices aident à identifier et à atténuer les biais, améliorant ainsi le déploiement éthique de l'IA. Cette certification dote les ingénieurs des connaissances et des compétences nécessaires pour résoudre des défis pratiques en IA, innover de manière responsable et assumer des rôles de leadership dans le paysage en évolution rapide de l'IA.

Innovate Engineering : Exploiter des solutions intelligentes alimentées par l'IA

• Pile d'IA complète : Explorez les architectures d'IA, les LLM, le NLP et les réseaux neuronaux
• Outils pratiques : Travailler avec l'apprentissage par transfert via Hugging Face et le développement d'interfaces graphiques.
• Compétences de déploiement : Créer des systèmes d'IA fonctionnels et gérer les pipelines de communication
• Expertise pratique : Développer la capacité à concevoir des solutions d'IA évolutives et innovantes

Pourquoi cette certification est importante

• Maîtriser la conception de systèmes d'IA : Acquérir une expertise dans la conception, la mise en œuvre et l'optimisation de systèmes d'IA avancés pour des applications pratiques.
  
  
• Construire des solutions d'IA évolutives : Apprenez à développer des solutions d'IA qui s'étendent à des industries telles que la technologie, la finance et la santé.
  
  
• Résoudre des défis d'ingénierie complexes : Acquérir des compétences pour relever les défis en architecture d'IA, réseaux neuronaux et traitement du langage naturel (NLP).
  
  
• Diriger l'innovation en IA : Appliquez vos connaissances pour créer des solutions d'IA de pointe qui améliorent les opérations commerciales et favorisent l'innovation.
  
  
• Boostez votre carrière d'ingénieur en IA : Avec une demande croissante pour les ingénieurs en IA, cette certification offre un avantage concurrentiel sur le marché du travail.

Croissance de l'industrie : Propulser l'ingénierie de nouvelle génération basée sur l'IA

• D'ici 2027, 80 % des ingénieurs devront se perfectionner pour s'adapter aux technologies d'IA générative (GenAI) (Gartner).
• L'adoption rapide de l'IA dans tous les secteurs stimule la demande de professionnels ayant une expertise avancée en IA.
• Les organisations recherchent des ingénieurs en IA+ pour construire des solutions innovantes pour l'automatisation et la prise de décision basées sur l'IA.
• Le besoin mondial de compétences en ingénierie de l'IA s'étend, créant des opportunités lucratives pour les experts en conception et déploiement de systèmes d'IA.

Caractéristiques clés

• Cours et matériel en anglais
• Niveau avancé (Catégorie : IA+ Technique)
• Accès à la plateforme pendant 1 an 24h/24, 7j/7
• 40 heures de leçons vidéo et de ressources multimédias
• 50 heures de temps d'étude recommandé
• Quiz, évaluations et ressources de cours
• Examen surveillé en ligne avec une reprise gratuite
• Certificat de réussite inclus, valable 1 an
• Laboratoire pratique virtuel inclus
• Outils que vous maîtriserez : TensorFlow, Jenkins, TensorFlow Hub, Hugging Face Transformers

Résultats d'apprentissage

• Développement d'interfaces graphiques pour l'IA : Créer des interfaces intuitives et conviviales pour les applications d'IA, en intégrant des tests d'utilisabilité et des méthodes d'intégration.
• Déploiement et Communication de l'IA : Apprenez à développer des systèmes d'IA, à gérer les pipelines de déploiement et à communiquer efficacement leur valeur aux parties prenantes.
• Résolution de problèmes avec l'IA : Appliquer des techniques d'IA pour relever des défis du monde réel, analyser les résultats et améliorer les approches de résolution de problèmes.
• Gestion de projet en IA : Acquérir des compétences pour planifier, allouer des ressources, gérer les parties prenantes et mener à bien des projets axés sur l'IA.

Public cible

• Ingénieurs en IA et en logiciel : Maîtrisez les techniques d'IA et la conception de systèmes avancés.
• Enthousiastes de l'apprentissage automatique : Appliquez l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel (NLP) et les réseaux neuronaux.
• Scientifiques des données : Construire et déployer des solutions d'IA évolutives.
• Spécialistes en informatique et architectes système : Intégrer l'IA pour optimiser l'infrastructure.

Prérequis

• La complétion du cours AI+ Data™ ou AI+ Developer™ est recommandée.
• Une base solide en programmation Python est requise pour les exercices pratiques et les projets.
• Une connaissance de base de l'algèbre et des statistiques de niveau lycée est nécessaire.
• La familiarité avec les concepts de programmation de base, y compris les variables, les fonctions, les boucles et les structures de données comme les listes et les dictionnaires, est essentielle.

Détails de l'examen

• Durée : 90 minutes
• Réussite : 70% (35/50)
• Format : 50 questions à choix multiples/réponses multiples
• Méthode de livraison : En ligne via une plateforme d'examen surveillée (horaire flexible)
• Langue : Anglais

Cours Contenu

Module 1 : Fondements de l'Intelligence Artificielle

1.1 Introduction à l'IA

1.2 Concepts et Techniques de Base en IA

1.3 Considérations éthiques

Module 2 : Introduction à l'architecture de l'IA

2.1 Aperçu de l'IA et de ses diverses applications

2.2 Introduction à l'Architecture de l'IA

2.3 Comprendre le cycle de développement de l'IA

2.4 Pratique : Mise en place d'un environnement IA de base

Module 3 : Fondamentaux des réseaux de neurones

3.1 Bases des Réseaux de Neurones

3.2 Fonctions d'activation et leur rôle

3.3 Rétropropagation et Algorithmes d'Optimisation

3.4 Pratique : Construire un réseau de neurones simple en utilisant un framework d'apprentissage profond

Module 4 : Applications des réseaux de neurones

4.1 Introduction aux réseaux de neurones dans le traitement d'images

4.2 Réseaux de neurones pour les données séquentielles

4.3 Mise en œuvre pratique des réseaux de neurones

Module 5 : Importance des grands modèles de langage (LLM)

5.1 Exploration des grands modèles de langage

5.2 Modèles de Langage de Grande Taille Populaires

5.3 Ajustement pratique des modèles de langage

5.4 Pratique : Ajustement fin pratique pour la classification de texte

Module 6 : Application de l'IA générative

6.1 Introduction aux Réseaux Adversariaux Génératifs (GANs)

6.2 Applications des Autoencodeurs Variationnels (VAEs)

6.3 Générer des données réalistes à l'aide de modèles génératifs

6.4 Pratique : Mise en œuvre de modèles génératifs pour la synthèse d'images

Module 7 : Traitement du langage naturel

7.1 NLP dans des scénarios réels

7.2 Mécanismes d'attention et utilisation pratique des transformateurs

7.3 Compréhension approfondie de BERT pour les tâches pratiques de PNL

7.4 Pratique : Construire des pipelines NLP pratiques avec des modèles pré-entraînés

Module 8 : Apprentissage par transfert avec Hugging Face

8.1 Aperçu de l'apprentissage par transfert en IA

8.2 Stratégies et techniques d'apprentissage par transfert

8.3 Pratique : Mise en œuvre de l'apprentissage par transfert avec les modèles Hugging Face pour diverses tâches

Module 9 : Créer des interfaces graphiques sophistiquées pour les solutions d'IA

9.1 Aperçu des applications d'IA basées sur l'interface graphique

9.2 Cadre basé sur le Web

9.3 Cadre d'application de bureau

Module 10 : Communication et déploiement de l'IA

10.1 Communiquer efficacement les résultats de l'IA aux parties prenantes non techniques

10.2 Construire un pipeline de déploiement pour les modèles d'IA

10.3 Développement de prototypes basés sur les exigences du client

10.4 Pratique : Déploiement

Module optionnel : Agents d'IA pour l'ingénierie

1. Comprendre les agents d'IA
2. Études de cas
3. Pratique pratique avec les agents d'IA

Licences et accréditations

Ce cours est offert par AVC conformément à l'Accord de Programme Partenaire et respecte les exigences de l'Accord de Licence.

Politique d'équité

AVC ne fournit pas d'accommodations en raison d'un handicap ou d'une condition médicale d'aucun étudiant. Les candidats sont encouragés à contacter AVC pour obtenir des conseils et du soutien tout au long du processus d'aménagement.

FAQ

Quels sujets sont couverts dans la certification AI+ Engineer™ ?
La certification explore un large éventail de sujets, y compris les fondations de l'IA, l'architecture de l'IA, les réseaux neuronaux, les grands modèles de langage (LLMs), l'IA générative, le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage par transfert avec Hugging Face.

Qui est le public cible de cette certification ?
Idéal pour toute personne visant à acquérir une compréhension approfondie des concepts et techniques de l'IA, qu'elle parte de zéro ou qu'elle ait déjà des connaissances en IA.

Quelles compétences pratiques vais-je acquérir grâce à ce cours ?
Les participants acquerront une expérience pratique dans la conception et le déploiement de solutions d'IA. Les compétences incluent la construction de réseaux neuronaux, le réglage fin des LLMs, la mise en œuvre de modèles d'IA générative, la création d'interfaces graphiques avancées pour l'IA, et la gestion des pipelines de communication et de déploiement de l'IA.

Quel type d'expérience d'apprentissage puis-je attendre de ce cours ?
Le cours met l'accent sur l'apprentissage pratique et concret, y compris le développement d'interfaces graphiques pour les solutions d'IA et la maîtrise des flux de travail de déploiement et de communication de l'IA.

Comment cette certification bénéficie-t-elle à ma carrière ?
La certification AI+ Engineer™ renforce votre profil professionnel en démontrant une expertise à la fois dans les applications fondamentales et avancées de l'IA. Il vous dote de compétences très recherchées, améliorant ainsi vos perspectives de carrière dans la technologie, la santé, la finance et d'autres industries.

Exigences de recertification Exigences
Les cours techniques AI+ nécessitent une recertification chaque année pour maintenir votre certification valide. Les notifications seront envoyées trois mois avant la date d'échéance.

Comment AVC peut-il aider à favoriser une culture prête à l'IA ?
Bien que l'IA offre des avantages significatifs, de nombreuses organisations rencontrent des défis tels que des lacunes en matière de talents, des environnements de données complexes et des barrières à l'intégration des systèmes. Chez AVC, nous comprenons ces obstacles et avons adapté nos programmes de certification pour aider les entreprises à les surmonter efficacement.

Notre approche stratégique se concentre sur la création d'une culture qui embrasse l'adoption de l'IA et l'innovation. Grâce à nos certifications reconnues par l'industrie et à nos formations approfondies, nous dotons votre personnel des compétences et des connaissances nécessaires pour mener votre organisation avec confiance vers un avenir alimenté par l'IA.

Personnalisé pour l'impact : Nos programmes ne sont pas universels. Nous offrons une formation spécialisée conçue par des experts de l'industrie pour doter votre personnel des compétences et des connaissances spécifiques nécessaires pour les rôles critiques en IA.

Apprentissage pratique et réel : Nous privilégions l'expérience pratique à la théorie, en utilisant des projets réels et des études de cas. Cette approche garantit que votre équipe acquiert la confiance et la capacité de mettre en œuvre des solutions d'IA de manière efficace, en stimulant l'innovation et en générant des résultats commerciaux mesurables.