Applied Generative AI Specialization en collaboration avec l'Université Purdue

Spécialisation en IA générative appliquée

En collaboration avec l'Université Purdue

• Construisez et lancez des applications alimentées par l'IA générative avec le programme d'IA appliquée.
  
  
• Participez à des masterclasses interactives animées par des experts du secteur
  
  
• Créez des applications GenAI et Agentic AI à travers plus de 7 projets pratiques.
  
  
• Programme de 16 semaines (8-10 heures/semaine de cours le week-end)
• Demandez-nous pour connaître la prochaine cohorte et les détails du calendrier !

En collaboration avec Purdue University Online et en partenariat avec Microsoft Azure, ce programme permet aux professionnels d'acquérir l'expertise nécessaire pour prospérer dans le paysage actuel de l'IA en constante évolution. Il combine l'excellence académique et l'apprentissage pratique grâce à des cours en direct, des projets concrets et une expérience pratique avec des outils tels que ChatGPT, LangChain, Azure AI Studio et DALL·E.

Le programme couvre tout, des fondamentaux de l'IA aux IA génératives avancées, aux systèmes agentiques et aux cadres de gouvernance. Les diplômés émergent prêts à diriger dans une ère alimentée par l'IA générative, soutenus par des certifications reconnues de Purdue University Online et de Microsoft.

Après avoir terminé le programme, vous rejoindrez le prestigieux réseau d'anciens de Purdue.

Principales caractéristiques

• Le cours et le matériel sont en anglais
• en collaboration avec Purdue University Online
• Niveau intermédiaire à avancé
• 16 semaines de cours en direct dispensés par des experts du secteur (8-10 heures/semaine de cours le week-end)
• 70+ heures de cours en direct et de soutien de projet dirigé par un mentor
• 200+ heures de temps d'étude et de pratique recommandées
• Apprentissage flexible avec des enregistrements de session et un accès 24h/24 et 7j/7
• Apprentissage pratique à travers plus de 7 projets réels et un projet de fin d'études.
• Maîtrisez des compétences très demandées telles que le réglage fin des LLM, l'ingénierie des prompts et la gouvernance de l'IA.
• Programme complet couvrant la littératie en IA, les cadres agentiques et l'IA générative.
• Microsoft Certificat de fin de cours hébergé sur le portail Microsoft Learn
• Avantages de réseautage via l'Association des Anciens de Purdue
• Certificat de fin de programme de Purdue University Online.

Expérience d'apprentissage engageante

• Interaction entre pairs
  Profitez d'un véritable environnement de classe en vous connectant avec d'autres apprenants et en interagissant avec des mentors en temps réel via Slack.
• Apprentissage flexible
  Ne prenez jamais de retard—accédez aux sessions enregistrées à tout moment pour rattraper votre retard et rester aligné avec votre cohorte.
• Séances de mentorat
  Recevez un soutien expert de mentors pour résoudre vos doutes, obtenir des conseils sur vos projets et améliorer votre parcours d'apprentissage.
• Soutien dédié
  Bénéficiez d'un gestionnaire de cohorte qui vous offre une assistance personnalisée et veille à ce que vous restiez sur la voie du succès.

À propos de l'Université Purdue

L'Université Purdue est une université de recherche publique de premier plan, connue pour créer des solutions pratiques à certains des problèmes les plus urgents d'aujourd'hui. Reconnue par U.S. News & World Report comme l'une des 10 universités les plus innovantes des États-Unis pendant quatre années consécutives, Purdue est à l'avant-garde de la recherche et de l'innovation révolutionnaires.

Quelle valeur ajoutée Purdue University apporte-t-elle au programme ?

Le programme est conçu et révisé avec l'aide de l'université, ce qui lui confère une légitimité en termes de qualité et un certificat de fin de formation co-brandé. Veuillez noter que les cours en direct ne sont pas dispensés par le personnel enseignant de l'université, mais par de nombreux experts expérimentés du secteur, adaptés à chaque sujet.

Compétences couvertes

• Programmation Python
• Ingénierie des prompts
• Littératie en IA et fondamentaux de l'IA générative
• Grands modèles de langage (LLMs)
• IA agentique et architectures d'IA autonomes
• Conception de flux de travail LangChain
• Génération augmentée par la récupération (RAG)
• Affinement et personnalisation des LLM
• Stable Diffusion et génération d'images par IA
• Transformateurs et mécanismes d'attention
• Autoencodeurs Variationnels (VAEs)
• Développement d'applications d'IA générative
• Benchmarking et évaluation des LLM
• Gouvernance et éthique de l'IA générative

Objectif d'apprentissage

• Construisez des assistants de business intelligence alimentés par l'IA pour générer des informations et des recommandations.
• Acquérir des compétences pratiques en Python en utilisant Jupyter Notebook et Google Colab.
• Développez une solide culture en IA, y compris les types d'apprentissage automatique et les concepts d'apprentissage profond.
• Appliquer des techniques avancées de LLM telles que RAG, le réglage fin et l'ingénierie des prompts.
• Comprendre les modèles clés de l'IA générative tels que les réseaux neuronaux, les GANs et les transformateurs.
• Créer des systèmes d'IA autonomes en utilisant des cadres agentiques comme LangChain.
• Concevez et déployez des copilotes IA et des chatbots avec Microsoft Azure AI Studio et Copilot Studio.
• Mettre en œuvre des applications d'IA réelles telles que des assistants RH et des outils de conception générative (DALL·E, Gradio UI).
• Apprenez la gouvernance de l'IA, l'éthique, la conformité et les stratégies pour construire des systèmes sécurisés et fiables.
• Évaluez et optimisez les sorties des LLM grâce aux mécanismes d'attention, au benchmarking et à l'évaluation des risques.
• Travailler avec des outils d'IA de pointe tels que ChatGPT, Gemini, Claude, Hugging Face et Stable Diffusion.
• Acquérir des compétences pratiques en prétraitement des données, visualisation, ingénierie des caractéristiques et ajustement des modèles pour des applications spécifiques à un domaine.
• Comprendre les embeddings, les bases de données vectorielles et les dépôts d'IA open source pour améliorer la recherche en IA et rester à jour avec les nouveaux modèles.
• Déployez des solutions d'IA sur des plateformes cloud pour des applications commerciales évolutives.
• Construisez un solide portfolio en IA grâce à des projets réels et des études de cas pertinentes pour l'industrie.
• Obtenez une double certification avec un certificat de Purdue University Online et une certification Microsoft via Microsoft Learn, ainsi qu'un accès au réseau des anciens élèves de Purdue.

Public cible :

Ce programme s'adresse aux professionnels en activité de divers secteurs et horizons, favorisant une atmosphère d'apprentissage collaborative et engageante. Avec l'IA générative qui émerge comme une voie de carrière solide tant pour les débutants que pour les experts expérimentés, la spécialisation en IA générative appliquée est bien adaptée aux individus ayant des connaissances fondamentales en programmation et un esprit analytique, et qui sont désireux d'améliorer leurs compétences dans les dernières innovations en IA générative, y compris :

• Professionnels de l'informatique
• Analystes de données
• Analystes commerciaux
• Scientifiques des données
• Développeurs de logiciels
• Responsables analytiques
• Ingénieurs de données
• Chefs de produit
• Chefs de programme
• Consultants techniques

Prérequis :

• Doit avoir 18 ans ou plus avec un diplôme d'études secondaires (ou équivalent)
• Devrait posséder une compréhension de base des concepts de programmation et des mathématiques.
• Idéalement, avoir 2+ années d'expérience professionnelle, bien que ce ne soit pas obligatoire.

Parcours d'apprentissage

1. Fondamentaux de Python (Optionnel)
2. Littératie en IA
3. IA générative avancée - Modèles et architecture
4. IA générative avancée - Construction d'applications LLM
5. Frameworks d'IA agentique avec contexte de modèle et protocoles d'outillage
6. IA générative avancée - Capacités de génération d'images
7. Gouvernance de l'IA générative
8. Projet de fin d'études

Électifs

1. Microsoft Azure AI Fundamentals : IA générative
2. Fondations de Microsoft Copilot
3. Masterclass Académique de Purdue

DÉTAILS DU CONTENU DU COURS

Cours 1 : Fondamentaux de Python

Développez des compétences fondamentales en Python qui forment la base de votre parcours d'apprentissage. Appliquez Python pour construire des algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique, effectuer des analyses de données et créer des systèmes intelligents avec efficacité.

Résultats d'apprentissage

• Configurez Python et travaillez avec son environnement de développement intégré (IDE).
• Appliquez les bases de Python telles que les identificateurs, l'indentation et les commentaires de manière efficace.
• Comprendre et utiliser différents types de boucles en Python.
• Apprenez les bases du multi-threading.
• Expliquez les méthodes, les attributs et les modificateurs d'accès en Python.
• Explorez les principaux avantages et applications de Python.
• Acquérir une expérience pratique avec Jupyter Notebook.
• Travailler avec les types de données, les opérateurs et les fonctions de chaîne de caractères en Python.
• Comprendre la portée des variables au sein des fonctions.

Sujets abordés

• Fondamentaux de la programmation
• Introduction à la programmation en Python
• Types de données et opérateurs en Python
• Fonctions Python
• Déclarations conditionnelles et boucles en Python
• Threading

Cours 2 : Littératie en IA

Établissez une base solide en IA générative et en apprentissage automatique en apprenant les principes fondamentaux, les algorithmes essentiels et les applications concrètes. Explorez l'apprentissage profond, les grands modèles de langage et les outils basés sur l'IA pour développer des compétences pratiques dans la création et le déploiement de solutions d'IA.

Résultats d'apprentissage

• Distinguer entre l'IA, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et l'IA générative.
• Comprendre l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement avec leurs applications dans le monde réel.
• Étudiez les modèles d'IA générative, y compris les réseaux neuronaux, les GAN et les transformateurs.
• Apprenez comment les LLM alimentent les chatbots et explorez des modèles comme ChatGPT, Gemini, Claude et Falcon.
• Explorez les méthodes de génération d'images avec les GANs, les modèles de diffusion et les VAEs, et pratiquez avec des outils comme DALL·E 2 et Stable Diffusion.
• Acquérir une expérience pratique dans la génération de vidéos en utilisant des plateformes basées sur l'IA.
• Découvrez des ressources open-source comme Hugging Face et explorez des marketplaces d'IA/prompts tels que PromptBase.
• Développez des compétences en ingénierie de prompts pour optimiser les interactions avec les chatbots et la recherche par IA.
• Expérimentez avec les paramètres d'OpenAI Playground, y compris la température et les techniques d'échantillonnage.

Sujets abordés

• Fondamentaux de l'apprentissage automatique et de l'IA générative
• Types d'apprentissage automatique : Apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
• Modèles d'IA générative : Réseaux neuronaux, GANs et Transformateurs (GPT et au-delà)
• Grands modèles de langage (LLMs) et chatbots : ChatGPT, Gemini, Claude, Falcon, etc.
• Génération de vidéos : Architectures (GANs, Modèles de Diffusion, Transformateurs) avec des outils comme Runway ML, Synthesia et Gen-2
• Génération d'images : GANs, Modèles de Diffusion, VAEs avec des outils tels que DALL·E 2, Stable Diffusion et MidJourney
• Écosystème d'IA Open-Source : Hugging Face et les marchés de l'IA
• Ingénierie des prompts : Création de prompts pour chatbots, génération d'images et expérimentation avec OpenAI Playground

Cours 3 : IA générative avancée : Modèles et architecture

Exploitez la puissance créative de l'IA avec ce cours sur l'IA générative. Explorez des modèles génératifs tels que les Autoencodeurs Variationnels (VAEs) et les Réseaux Adversariaux Génératifs (GANs), tout en acquérant des connaissances sur les modèles de langage à grande échelle (LLMs) de pointe et les architectures Transformer. Développez une compréhension plus approfondie des mécanismes d'attention et de la manière dont ils améliorent les performances des systèmes d'IA.

Résultats d'apprentissage

• Apprenez l'importance de l'IA générative et ses applications dans le monde réel.
• Reconnaître et expliquer différents types de modèles d'IA générative.
• Étudier la structure et les cas d'utilisation des grands modèles de langage (LLMs).
• Appliquer des autoencodeurs variationnels (VAEs) pour la génération de données et la détection d'anomalies.
• Comprendre les réseaux antagonistes génératifs (GANs) et comment ils sont utilisés en pratique.
• Explorez les mécanismes d'attention, les architectures de transformateurs et leurs implémentations pratiques.

Sujets abordés

• Aperçu des modèles génératifs
• Architecture des grands modèles de langage (LLMs)
• Autoencodeurs Variationnels (VAEs)
• Réseaux Adversariaux Génératifs (GANs)
• Mécanismes d'attention et modèles de transformateurs

Cours 4 : IA générative avancée : Construire des applications LLM

Acquérir une expertise dans la conception de flux de travail LangChain pour gérer efficacement les processus de génération de langage. Améliorez vos compétences en ingénierie de prompts pour créer des prompts précis et percutants. Apprenez à développer des applications alimentées par des grands modèles de langage (LLMs) pour divers cas d'utilisation. Explorez des techniques de réglage fin pour adapter les LLM à des tâches et domaines spécialisés. Concluez avec des pratiques de benchmarking pour évaluer et comparer les performances des LLM par rapport aux normes de l'industrie.

Résultats d'apprentissage

• Créer des flux de travail LangChain pour construire des solutions d'IA générative
• Utilisez des méthodes avancées d'ingénierie de prompts pour obtenir des résultats personnalisés.
• Construisez des applications basées sur des LLM et affinez-les pour des cas d'utilisation ciblés.
• Évaluer les performances des LLM dans des tâches telles que la summarisation, les questions-réponses, la traduction, les chatbots et l'analyse des sentiments.

Sujets abordés

• LangChain et conception de flux de travail
• Techniques avancées d'ingénierie de prompts
• LangChain pour le développement d'applications LLM
• Benchmarking et évaluation des capacités des LLM
• Affinement et personnalisation des LLM

Cours 5 : Cadres d'IA agentique avec contexte de modèle et protocoles d'outillage

Après avoir maîtrisé les applications fondamentales des LLM, passez au niveau supérieur de l'IA générative avec des architectures agentiques et des intégrations d'outils basées sur des protocoles. Ce cours offre une expérience pratique dans la construction d'agents intelligents et leur connexion par des normes sécurisées et indépendantes des fournisseurs en utilisant MCP. Apprenez à concevoir des agents, à créer des flux d'orchestration et à construire des systèmes agnostiques aux outils avec des plateformes comme LangGraph, AutoGen, CrewAI et MCP.

Résultats d'apprentissage

• Comprendre le développement de l'IA agentique et ses principaux éléments architecturaux
• Apprenez les modules de perception, les moteurs cognitifs et les processus d'exécution d'actions.
• Appliquer LangGraph pour l'orchestration, le routage des tâches et les flux de travail d'automatisation.
• Construisez et personnalisez des agents AutoGen pour des tâches de raisonnement et de collaboration.
• Explorez comment MCP prend en charge les intégrations standardisées et multiplateformes.
• Mettre en œuvre des protocoles sécurisés, des SDK et des pratiques orientées vers la gouvernance.
• Organiser les équipes d'agents et les pipelines de tâches en utilisant CrewAI

Sujets abordés

• Fondamentaux de l'IA agentique : Attributs clés et applications réelles
• Conception d'agents LLM : Perception, moteurs cognitifs et modules d'action
• LangGraph : Méthodes d'orchestration avec des nœuds de tâches et un routage parallèle
• AutoGen : Systèmes multi-agents flexibles et flux de travail collaboratifs
• CrewAI : Construire des équipes d'agents avec des chaînes d'outils, des tâches et des pipelines d'exécution
• Meilleures pratiques : Accès basé sur les rôles, utilisation sécurisée des données et normes de conformité
• MCP : Assurer l'interopérabilité, les protocoles de messagerie et l'intégration sécurisée du SDK

Cours 6 : IA générative avancée : Capacités de génération d'images

Débloquez le potentiel avancé de l'IA générative pour la création d'images dans ce cours spécialisé. Maîtrisez Stable Diffusion et les méthodes de débruitage pour générer des visuels clairs et de haute qualité à partir d'entrées bruitées. Explorez les systèmes d'intégration partagée pour intégrer et représenter de manière transparente diverses caractéristiques d'images. Acquérir une maîtrise des techniques d'apprentissage contrastif pour améliorer les performances du modèle en utilisant efficacement les similarités et les différences des données.

Résultats d'apprentissage

Apprenez et appliquez des techniques de diffusion stable pour créer des images claires et de haute qualité à partir d'entrées bruyantes ou incomplètes.

Développer des compétences dans les méthodes de débruitage pour améliorer la précision et les détails des images.

Utiliser des systèmes d'intégration partagés pour représenter efficacement une large gamme de caractéristiques d'image.

Acquérir une expérience pratique dans l'application de l'apprentissage contrastif pour améliorer la précision et l'efficacité des modèles.

Sujets abordés

• Débruitage de Stable Diffusion
• Autoencodeurs en IA générative
• Espaces d'intégration partagés
• Techniques d'apprentissage contrastif

Cours 6 : Gouvernance de l'IA générative

Examinez l'importance de la gouvernance de l'IA générative, en abordant les défis clés, les principes éthiques, les modèles de gouvernance et la gestion des risques. Apprenez comment intégrer la gouvernance dans les projets d'IA tout en suivant les évolutions réglementaires et les tendances émergentes dans le domaine.

Résultats d'apprentissage

• Comprendre pourquoi la gouvernance est cruciale dans l'IA générative
• Aborder les défis de gouvernance tels que l'éthique, la responsabilité et les réglementations
• Apprenez le rôle de la gouvernance dans la réduction des risques au sein des projets d'IA.
• Explorez les principes éthiques, les dilemmes et le développement responsable de l'IA.
• Appliquer l'équité, la mitigation des biais et la protection de la vie privée comme pratiques éthiques
• Construire des cadres de gouvernance et des comités avec des rôles définis et des meilleures pratiques.
• Étudier les stratégies de gestion des risques avec des exemples de cas réels d'IA générative
• Intégrez la gouvernance tout au long du cycle de vie du projet d'IA, de la collecte des données à l'audit.
• Restez informé des tendances futures en matière de gouvernance, y compris les réglementations et l'innovation éthique.
• Découvrez les opportunités de carrière dans la gouvernance de l'IA générative.

Sujets abordés

• Introduction à la Gouvernance de l'IA Générative
• Cadres éthiques et principes
• Structures de gouvernance et comités
• Gestion des risques dans les projets d'IA
• Cycle de vie et gouvernance des projets d'IA
• Tendances futures dans la gouvernance de l'IA

Projet de fin d'études

Concluez le programme en appliquant vos compétences dans un projet de fin d'études pratique et axé sur l'industrie, qui intègre tous les apprentissages du cours dans une présentation prête pour le portfolio.

Cours optionnels :

Électif 1 : Microsoft Azure AI Fundamentals : IA générative

Ce parcours Microsoft Learn introduit les fondamentaux de l'IA générative, couvrant les concepts de base, les techniques et les pratiques éthiques pour vous aider à construire une base solide pour des applications pratiques.

Tout au long du voyage, vous :

• Apprenez comment les grands modèles de langage servent de colonne vertébrale à l'IA générative.
• Découvrez comment Azure OpenAI Service permet d'accéder à des technologies d'IA de pointe.
• Comprendre comment les outils d'IA générative comme les copilotes améliorent la productivité et l'efficacité.
• Découvrez comment les invites et les réponses peuvent être affinées et ajustées.
• Examiner les principes d'IA Responsable de Microsoft et leur rôle dans l'avancement de l'IA éthique

Électif 2 : Fondations de Microsoft Copilot

Commencez par explorer l'environnement et l'interface de Microsoft Copilot Studio pour concevoir et gérer des copilotes, développer des sujets et augmenter la productivité avec l'IA générative. Acquérez de l'expérience avec Azure AI Studio pour apprendre ses capacités, ancrer des modèles de langage, activer la recherche de données et construire des copilotes en utilisant le flux d'invite. Appliquez la génération augmentée par récupération (RAG) pour améliorer la précision des réponses, et créez un copilote personnalisé avec vos propres données pour une pratique pratique.

Vous apprendrez à :

• Construisez et gérez des copilotes dans Microsoft Copilot Studio
• Publiez des copilotes et évaluez leur performance
• Comprendre le but et les fonctionnalités d'Azure AI Studio
• Développer une solution de copilote alimentée par RAG
• Ancrer les modèles de langage pour la précision et la fiabilité
• Créer des copilotes en utilisant le flux d'invite

Électif 3 : Masterclass Académique de Purdue

Rejoignez une masterclass interactive en ligne pour obtenir des informations précieuses sur les dernières avancées et techniques en IA générative.

Projets industriels

• Suivi des dépenses personnelles : Créez un suivi des finances personnelles avec des dépenses catégorisées, une budgétisation mensuelle et un stockage des données basé sur des fichiers. Comprend une interface à menu pour une navigation facile.
  
  
• Gestionnaire de tâches avec authentification des utilisateurs : Développer un système de gestion des tâches avec inscription et connexion des utilisateurs. Les utilisateurs peuvent ajouter, consulter, compléter et supprimer des tâches, avec un stockage persistant géré par la gestion de fichiers.
  
  
• Assistant RH alimenté par l'IA : Construire un assistant IA en utilisant le GPT d'OpenAI et l'interface utilisateur de Gradio pour extraire et répondre aux questions des documents de politique RH de Nestlé, améliorant ainsi l'accessibilité des informations RH.
  
  
• Générateur de design piloté par l'IA : Concevez une plateforme qui convertit des invites textuelles en contenu visuel en utilisant DALL·E d'OpenAI et l'interface utilisateur de Gradio, rationalisant ainsi les flux de travail marketing et créatifs.
  
  
• Assistant de Business Intelligence alimenté par l'IA : Développez InsightForge, un outil de business intelligence alimenté par RAG et LLMs pour analyser les données, détecter les tendances et fournir des informations avec des visualisations interactives.
  
  
• Application de génération d'images avec LangChain : Créez une application intégrant LangChain avec DALL·E d'OpenAI pour transformer des descriptions textuelles en images réalistes et en œuvres d'art.
  
  
• Falcon7 personnalisé affiné LLM : Expérimentez avec Falcon-7b en l'affinant pour des tâches de génération de texte personnalisées. Mettez en œuvre des techniques de personnalisation en entraînant avec des exemples spécifiques à la tâche.

QUESTIONS FRÉQUEMMENT POSÉES

Comment le programme est-il dispensé ?

Le cours est entièrement dispensé en ligne par le biais de classes virtuelles en direct, offrant un mélange de 80:20 entre formation expérientielle et apprentissage théorique. Vous participerez à des projets pratiques, des études de cas et des sessions interactives animées par des experts de l'industrie.

À quoi ressemble l'horaire des cours ? Y a-t-il des enregistrements ?

Le cours dure généralement environ 16 semaines, avec une estimation de 8 à 10 heures de sessions en direct chaque semaine. Il y aura des cours en semaine et le week-end avec une variété d'horaires. Entre les cours, il y aura beaucoup de projets pratiques à réaliser. Veuillez nous envoyer un e-mail pour obtenir le programme détaillé du programme. Si vous manquez un cours, vous pouvez toujours regarder l'enregistrement.

REMARQUE :

La présence ne peut pas être marquée simplement en regardant les enregistrements de la session. La présence n'est enregistrée que lorsqu'un apprenant rejoint la session en direct. Étant donné que ce sont des programmes affiliés à l'université, les critères sont plus stricts, car ils sont fixés par les universités elles-mêmes. Cependant, des enregistrements seront disponibles. Les apprenants peuvent consulter les critères spécifiques de certification pour chaque cours directement sur leur LMS.

Puis-je travailler à temps plein tout en étant inscrit à ce programme ?

Oui, vous pouvez ! Le programme est conçu pour aider les professionnels occupés ayant un emploi à temps plein. Vous pouvez assister à des sessions en direct animées par un instructeur, qui se tiennent principalement les week-ends à l'heure désignée selon votre emploi du temps, puis compléter les devoirs/projets pendant votre temps libre.

Qu'est-ce qu'un cours d'IA appliquée ?

Un cours d'IA appliquée se concentre sur l'utilisation de l'intelligence artificielle pour relever des défis du monde réel. Plutôt que de se concentrer sur la théorie, il met l'accent sur la pratique—construire des applications alimentées par l'IA, travailler avec des modèles d'apprentissage automatique, et utiliser des outils comme ChatGPT, Hugging Face et OpenAI. Les apprenants acquièrent des compétences pratiques dans des domaines tels que l'automatisation, la création de contenu, les chatbots et la génération d'images, ce qui le rend particulièrement précieux pour les professionnels qui souhaitent une expertise prête à l'emploi directement alignée avec les besoins de l'industrie.

Critères d'éligibilité pour la spécialisation en IA générative appliquée

Ce programme est ouvert aux apprenants titulaires d'un baccalauréat dans des domaines tels que l'informatique, l'ingénierie ou les mathématiques. Il convient aussi bien aux débutants qu'aux professionnels cherchant à améliorer leurs compétences en IA. Bien que des connaissances préalables en programmation ou en intelligence artificielle soient bénéfiques, elles ne sont pas une exigence stricte. Le cours est structuré pour vous guider étape par étape, garantissant l'accessibilité même pour ceux qui débutent dans l'IA et l'apprentissage automatique.

Quelle est l'efficacité des formateurs ?

Le cours d'IA appliquée est dirigé par des professionnels chevronnés de l'industrie, experts en apprentissage automatique, traitement du langage naturel, Google Cloud et informatique fondamentale. Chaque formateur est sélectionné pour son expérience du monde réel et sa capacité éprouvée à simplifier des concepts complexes, garantissant que vous acquérez des connaissances pratiques et concrètes auprès d'experts qui ont appliqué l'IA dans des scénarios commerciaux réels.

Quel sera le parcours professionnel après avoir terminé le cours ?

Avec l'adoption croissante de l'IA par les entreprises, la complétion de ce cours d'IA appliquée et d'apprentissage automatique ouvre des portes à une large gamme d'opportunités de carrière. Vous serez équipé pour poursuivre des rôles tels que :

• Développeur en IA
• Ingénieur en apprentissage automatique
• Scientifique des données
• Consultant en IA

À mesure que vous gagnez de l'expérience, vous pouvez également progresser vers des postes de leadership axés sur l'élaboration de la stratégie en IA, la promotion de l'innovation et la conduite de la transformation basée sur l'IA au sein des organisations.

Quelle est la différence entre l'IA et l'IA appliquée ?

L'Intelligence Artificielle (IA) est le domaine plus large qui se concentre sur le développement de systèmes capables de capacités humaines telles que l'apprentissage, le raisonnement et la prise de décision. Cela implique la création d'algorithmes, de modèles et de théories qui permettent aux machines d'imiter l'intelligence.

L'IA appliquée, en revanche, consiste à mettre ces concepts en pratique. Il utilise des techniques et des outils d'IA pour résoudre des problèmes du monde réel et obtenir des résultats tangibles.

Exemple :

• IA : Développer un modèle d'apprentissage automatique capable d'analyser des scans médicaux.
• IA appliquée : Utiliser ce modèle dans les hôpitaux pour détecter des maladies à partir des scans et des rapports des patients, améliorant ainsi la vitesse et la précision du diagnostic.