Applied Generative AI Specialization (en collaboration avec Michigan Engineering Professional Education & Microsoft)

Bootcamp spécialisé en IA générative appliquée

En collaboration avec Michigan Engineering Professional Education, University of Michigan Online et Microsoft

• Développez l'expertise nécessaire pour concevoir et créer des agents IA capables de réfléchir, de planifier et d'opérer de manière autonome.
• Participez à des masterclasses interactives animées par des experts du secteur
• Programme de 16 semaines (8 à 10 cours par semaine le week-end)
• Contactez-nous pour connaître les détails du prochain groupe et du calendrier !

La spécialisation en IA générative appliquée, en collaboration avec Michigan Engineering Professional Education, est un programme pratique conçu pour aider les professionnels à créer des solutions d'IA générative pratiques, évolutives et responsables. Idéale pour les professionnels de l'informatique et des données, les chefs de produit et de programme, les consultants et les technologues en début de carrière, cette spécialisation se concentre sur l'application de l'IA générative à des défis commerciaux et techniques réels.

Le programme couvre les bases de Python, les connaissances en IA, les modèles et architectures d'IA générative, le développement d'applications LLM, l'IA agentique et la gouvernance GenAI. Les apprenants acquièrent de l'expérience avec des techniques avancées telles que l'ingénierie rapide, la génération augmentée par la récupération (RAG) et le réglage fin des modèles, tout en appliquant les meilleures pratiques en matière de transparence, d'équité, de sécurité et de conformité réglementaire.

Les diplômés obtiennent des certificats reconnus par Michigan Engineering Professional Education et Microsoft Azure, qui valident leur capacité à concevoir, déployer et diriger la transformation axée sur l'IA dans les organisations.

Caractéristiques principales

• Cours et matériel en anglais
• en collaboration avec Michigan Engineering Professional Education Online
• Niveau intermédiaire à avancé
• Programme de 16 semaines (5-6 heures/semaine, cours le week-end)
• Plus de 70 heures de cours en direct dispensés par des experts du secteur
• Plus de 300 heures d'étude et de pratique recommandées
• Accès au cours pendant 1 an et enregistrements des sessions
• Travaillez avec plus de 12 outils d'IA modernes, notamment OpenAI, Stable Diffusion, Microsoft Copilot et Streamlit
• Obtenez un certificat de fin de cours Microsoft hébergé sur le portail MS Learn
• Certificat de fin de programme délivré par Michigan Engineering Professional Education Online.
• Obtenez un badge numérique Michigan Eng Pro-Ed

Une expérience d'apprentissage engageante

• Interaction entre pairs
• Profitez d'un environnement similaire à celui d'une salle de classe en communiquant avec d'autres apprenants et en interagissant avec des mentors en temps réel via Slack.
• Apprentissage flexible
• Ne prenez jamais de retard : accédez à tout moment aux sessions enregistrées pour rattraper votre retard et rester en phase avec votre groupe.
• Sessions de mentorat
• Bénéficiez du soutien d'experts pour dissiper vos doutes, obtenir des conseils sur vos projets et améliorer votre parcours d'apprentissage.
• Assistance dédiée
• Bénéficiez de l'aide d'un responsable de groupe qui vous apporte une assistance personnalisée et veille à ce que vous restiez sur la voie du succès.

À propos de l'université du Michigan

L'université du Michigan est une université publique de recherche de premier plan aux États-Unis, mondialement reconnue pour son excellence académique, son innovation et son leadership dans les domaines des sciences et de l'ingénierie. Michigan Engineering Professional Education, qui fait partie de la faculté d'ingénierie de l'université, propose des programmes axés sur l'industrie et dirigés par des professeurs experts basés aux États-Unis, aidant les professionnels et les dirigeants à appliquer les recherches et les pratiques d'ingénierie de pointe aux défis commerciaux et technologiques du monde réel.

Quelle valeur ajoutée l'université du Michigan apporte-t-elle au programme ?

Le programme est examiné et approuvé par Michigan Engineering Professional Education. 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. Les formateurs ne sont pas employés par l'université du Michigan. Au-delà de l'approbation du contenu, Michigan Engineering Professional Education supervise également l'évaluation des formateurs, l'assurance qualité, la satisfaction des apprenants et les résultats globaux du programme, ce qui confère à celui-ci une légitimité en termes de qualité et un certificat de fin de formation co-brandé.

Objectif d'apprentissage

• Acquérir des bases solides en programmation pour écrire, exécuter et optimiser du code Python pour des applications d'IA et d'apprentissage automatique
• Développer une solide compréhension des concepts d'IA, d'apprentissage automatique et d'IA générative, y compris les considérations éthiques et les cas d'utilisation dans le monde réel
• Explorer des modèles génératifs tels que les auto-encodeurs variationnels (VAE), les réseaux antagonistes génératifs (GAN) et les grands modèles linguistiques (LLM)
• Appliquer des techniques avancées d'ingénierie des invites, de génération augmentée par la récupération (RAG) et de réglage fin pour des applications LLM pratiques
• Travailler avec des cadres agentifs pour concevoir et construire des agents IA intelligents à l'aide de LangChain
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques en matière de transparence, d'équité, de sécurité et de conformité réglementaire de l'IA
• Utiliser Stable Diffusion et les auto-encodeurs pour créer des images de haute qualité et développer le potentiel créatif de l'IA
• Concevoir, développer et déployer des solutions responsables basées sur l'IA pour relever les défis réels des entreprises
• Acquérir une expérience pratique avec des outils tels que Gemini, FAISS, Azure AI Studio et Hugging Face

Compétences abordées

• Ingénierie des invites
• Cadres agentifs
• Agents IA
• Génération augmentée par la récupération (RAG)
• LangChain pour la conception de workflows
• Stable Diffusion et génération d'images par l'IA
• Réglage fin des LLM
• Auto-encodeurs variationnels (VAE)
• Réseaux antagonistes génératifs (GAN)
• Mécanismes d'attention
• Transformateurs
• Benchmarking des LLM
• Développement d'applications GenAI
• Gouvernance GenAI
• Protocole de contexte de modèle (MCP)

Public cible :

Ce programme s'adresse aux professionnels de divers secteurs et horizons, favorisant une atmosphère d'apprentissage collaborative et engageante. L'IA générative émergeant comme une voie professionnelle prometteuse tant pour les débutants que pour les experts chevronnés, la spécialisation en IA générative appliquée convient particulièrement aux personnes qui possèdent des connaissances fondamentales en programmation et un esprit analytique, et qui souhaitent améliorer leurs compétences dans les dernières innovations en matière d'IA générative, notamment :

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

Prérequis :

• Être âgé d'au moins 18 ans et être titulaire d'un diplôme d'études secondaires (ou équivalent)
• Posséder des connaissances de base en programmation et en mathématiques
• Idéalement, avoir au moins deux ans d'expérience professionnelle, bien que cela ne soit pas obligatoire

Parcours d'apprentissage

1. Remise à niveau en Python avec l'IA (facultatif)
2. Connaissances en IA
3. IA générative avancée - Modèles et architecture
4. IA générative avancée - Création d'applications LLM
5. Cadres d'IA agentique avec contexte de modèle et protocoles d'outils
6. IA générative avancée - Génération d'images
7. Gouvernance de l'IA générative
8. Projet de fin d'études

Cours optionnels

1. Microsoft Azure AI Fundamentals : IA générative
2. Construire une base pour étendre Microsoft 365 Copilot
3. Masterclass

DÉTAILS DU CONTENU DU COURS

Cours 1 : Remise à niveau Python avec l'IA

Python est le langage de programmation central du développement de l'IA, ce qui fait de ce cours un point de départ essentiel pour l'IA générative appliquée. En maîtrisant les fondamentaux de Python, vous acquerrez une base technique solide pour progresser dans la formation, le déploiement et la gouvernance des modèles d'IA.

Résultats d'apprentissage

• Écrire et exécuter des programmes Python pour relever des défis concrets
• Utiliser des types de données, des opérateurs et des structures de contrôle pour créer un code efficace
• Appliquer des fonctions, des boucles et la gestion des erreurs pour des programmes bien structurés
• Gérer efficacement les fichiers pour les applications d'IA et d'apprentissage automatique
• Acquérir les compétences de codage de base nécessaires au développement de modèles d'IA

Sujets abordés

• Introduction à la programmation Python
• Types de données et opérateurs Python
• Instructions conditionnelles et boucles
• Gestion des erreurs et des fichiers
• Fonctions Python

Cours 2 : Culture IA

Grâce à une base solide en Python, le cours Culture IA relie les principes fondamentaux du codage aux applications IA du monde réel, vous permettant d'évaluer la faisabilité de l'IA, d'affiner les résultats générés par l'IA et d'intégrer des solutions IA dans des scénarios commerciaux et créatifs pratiques.

Résultats d'apprentissage

• Distinguer les concepts d'IA, d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond
• Examiner les principales avancées en matière d'IA et leur influence sur l'innovation industrielle
• Comprendre comment les transformateurs et le NLP alimentent les applications IA modernes
• Appliquer les techniques d'IA générative à des cas d'utilisation pratiques et concrets
• Explorer l'écosystème open source de l'IA générative à l'aide de la plateforme Hugging Face
• Évaluer les considérations éthiques, sécuritaires et de gouvernance dans le domaine de l'IA
• Utiliser ChatGPT et d'autres modèles GPT dans toute une série d'applications commerciales

Sujets abordés

• Présentation de l'IA, du ML et du DL
• Modèles d'IA avancés, transformateurs et NLP
• Principes fondamentaux de l'IA générative
• Introduction au paysage open source de la GenAI
• Sécurité, éthique et tendances futures de l'IA
• Introduction à l'ingénierie des invites
• Démonstrations pratiques : GPT et IA dans le monde des affaires

Cours 3 : IA générative avancée : modèles et architecture

Après avoir acquis les bases de l'IA, ce cours aborde les modèles et les architectures afin d'approfondir votre compréhension technique du fonctionnement des systèmes d'IA modernes. Il explore les modèles génératifs et les architectures basées sur les transformateurs, vous permettant ainsi d'acquérir une solide compréhension des LLM et des mécanismes d'attention afin de pouvoir concevoir, affiner et optimiser des modèles d'IA pour des applications concrètes.

Résultats d'apprentissage

• Examiner l'importance de l'IA générative et son influence dans tous les secteurs
• Distinguer les modèles génératifs tels que les VAE, les GAN et les transformateurs
• Analyser l'architecture, les méthodes d'entraînement et le comportement opérationnel des grands modèles linguistiques (LLM)
• Appliquer les techniques d'attention et d'attention multi-têtes dans les modèles de transformateurs
• Concevoir des flux de travail d'IA générative évolutifs à l'aide de LangChain
• Mettre en œuvre des approches de réglage fin pour adapter les modèles d'IA à des cas d'utilisation spécialisés
• Évaluer l'impact futur et l'évolution de l'IA générative

Sujets abordés

• Introduction aux modèles d'IA générative
• Fonctionnement de l'IA générative
• Évaluation de la qualité des modèles dans l'IA générative
• Modèles linguistiques à grande échelle (LLM) et considérations futures
• VAE et GAN - Processus d'entraînement
• Mécanismes d'attention et transformateurs : génération d'images et de texte
• LangChain et conception de flux de travail

Cours 4 : IA générative avancée : création d'applications LLM

Après avoir maîtrisé les modèles et architectures LLM, ce cours passe à des applications concrètes. En vous appuyant sur vos bases, vous acquerrez une expérience pratique de la mise en œuvre de solutions basées sur les LLM et apprendrez comment l'ingénierie des invites, les frameworks LangChain et les techniques de réglage fin permettent de créer des applications IA hautement performantes pour des cas d'utilisation pratiques.

Résultats d'apprentissage

• Concevoir et mettre en œuvre des invites optimisées pour améliorer les performances LLM
• Appliquer des méthodes avancées d'ingénierie des invites telles que zero-shot, few-shot, chain-of-thought, self-consistency et tree-of-thought
• Utiliser LangChain pour créer et optimiser des applications basées sur LLM
• Développer et déployer des systèmes de génération augmentée par la récupération (RAG) pour une récupération efficace des connaissances
• Affiner et adapter les LLM pour des cas d'utilisation spécifiques à un domaine
• Évaluer et surveiller les performances des LLM dans différentes applications

Sujets abordés

• Ingénierie avancée des invites
• Techniques avancées d'invites
• LangChain pour les applications LLM
• Magasins de vecteurs, récupérateurs et agents LangChain
• RAG avec LangChain
• Ajustement et personnalisation des LLM

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

Après avoir établi les bases des cas d'utilisation fondamentaux des LLM, ce cours passe à la phase suivante de l'IA générative avec des systèmes agentifs et des intégrations basées sur des protocoles. Vous acquerrez une expérience pratique de la conception d'agents intelligents, de la définition de la logique d'orchestration et de leur connexion via des cadres sécurisés et indépendants des fournisseurs à l'aide de MCP, tout en travaillant avec des outils tels que LangGraph, AutoGen et CrewAI pour créer des systèmes flexibles et indépendants des outils.

Résultats d'apprentissage

• Comprendre l'évolution de l'IA agentique et ses principes fondamentaux de conception de systèmes
• Explorer les couches de perception, les moteurs de raisonnement et les workflows d'exécution des actions
• Construire et configurer des agents AutoGen pour le raisonnement et la collaboration multi-agents
• Utiliser LangGraph pour le routage des tâches, la logique d'orchestration et les pipelines d'automatisation
• Apprendre comment MCP permet une intégration standardisée et multiplateforme des outils
• Appliquer des protocoles sécurisés, des SDK et des pratiques de mise en œuvre alignées sur la gouvernance
• Créer des workflows d'agents structurés et des équipes multi-agents à l'aide de CrewAI

Sujets abordés

• Concepts fondamentaux de l'IA agentielle : propriétés et applications dans le monde réel
• LangGraph : nœuds de tâches, parallélisme et flux d'orchestration
• CrewAI : agents basés sur des équipes, chaînes d'outils et coordination des tâches
• Meilleures pratiques : contrôle d'accès, déploiements sur site et stratégies de conformité
• Architecture des agents LLM : modules de perception, de raisonnement et d'exécution
• AutoGen : systèmes d'agents personnalisables et tâches collaboratives
• MCP : protocoles de messagerie, interopérabilité et cadres SDK sécurisés

Cours 6 : IA générative avancée : génération d'images

Après avoir créé des agents IA autonomes, l'accent est mis sur l'amélioration de leur capacité à produire des images de haute qualité. En apprenant les techniques de génération d'images, les agents peuvent générer, affiner et optimiser le contenu visuel, étendant ainsi la puissance de l'automatisation basée sur l'IA.

Résultats d'apprentissage

• Expliquer les principes fondamentaux de la diffusion stable, des méthodes de débruitage et des auto-encodeurs pour la génération d'images
• Utiliser les modèles de diffusion stable pour créer des images de haute qualité à partir de invites textuelles
• Mettre en œuvre des espaces d'intégration partagés pour renforcer les capacités multimodales de l'IA
• Concevoir des images personnalisées générées par l'IA pour diverses applications pratiques

Sujets abordés

• Diffusion stable et débruitage
• Auto-encodeurs et apprentissage contrastif
• Espaces d'intégration partagés pour la génération d'images
• Applications pratiques

Cours 7 : Gouvernance de l'IA générative

À mesure que le contenu généré par l'IA devient de plus en plus sophistiqué, il est essentiel de développer des systèmes d'IA éthiques, sécurisés et transparents. Ce cours approfondit les compétences techniques existantes en explorant les questions de gouvernance, les exigences réglementaires et les meilleures pratiques pour une utilisation responsable de l'IA générative. Une bonne compréhension de la gouvernance de l'IA permet de réduire les risques, de préserver la confiance des utilisateurs et de garantir la conformité dans les secteurs qui utilisent des visuels générés par l'IA et des modèles multimodaux.

Résultats d'apprentissage

• Reconnaître l'importance de la gouvernance dans l'IA générative et son rôle dans la promotion d'un développement éthique de l'IA.
• Identifier les principaux défis des systèmes d'IA, notamment les biais, la désinformation, la confidentialité et les risques de sécurité.
• Mettre en œuvre des cadres éthiques et des principes de gouvernance pour garantir l'équité, la transparence et la responsabilité.
• Évaluer les structures de gouvernance de l'IA et adopter les meilleures pratiques pour atténuer les risques potentiels.
• Aborder les considérations juridiques, telles que la propriété intellectuelle, la protection des données et la conformité réglementaire.
• Concevoir et appliquer un cadre de gouvernance de l'IA pour un déploiement responsable de l'IA dans des contextes pratiques.

Sujets abordés

• Fondements de la gouvernance de l'IA générative
• Cadres éthiques et principes de l'IA
• Confidentialité, biais et équité dans les systèmes d'IA
• Structures et comités de gouvernance
• Risques juridiques et conformité de l'IA
• Avenir de la gouvernance et de la mise en œuvre de l'IA

Projet de fin d'études

Le projet de fin d'études constitue l'aboutissement de votre parcours d'apprentissage. Vous mettrez à profit les compétences acquises tout au long du programme pour développer une solution d'IA générative pleinement fonctionnelle, tout en tenant compte des considérations éthiques, de la réduction des biais et de la conformité réglementaire. Ce projet vous permettra d'acquérir une solide compréhension technique de l'IA et la capacité d'appliquer les principes de gouvernance dans des contextes réels. En combinant des pratiques responsables en matière d'IA et une mise en œuvre pratique, le projet de fin d'études vous prépare à créer en toute confiance des solutions d'IA éthiques, sécurisées et alignées à la fois sur les objectifs commerciaux et les besoins sociétaux.

Projets industriels

• Assistant de veille économique alimenté par l'IA (InsightForge)
• Chatbot RH alimenté par l'IA
• Studio de conception alimenté par l'IA pour les campagnes marketing
• Assistant d'actualités et d'informations alimenté par l'IA
• Jeu d'aventure Python avec GitHub Copilot
• Récits interactifs avec ChatGPT
• Analyse des commandes clients à l'aide de Python

Cours optionnels :

Option 1 : Principes fondamentaux de Microsoft Azure AI : IA générative

Microsoft Azure offre un ensemble robuste d'outils et de services pour créer et déployer des applications d'IA générative. Ce parcours d'apprentissage couvre les concepts fondamentaux, les technologies sous-jacentes et les considérations éthiques de l'IA générative, vous donnant ainsi les bases nécessaires pour explorer ses applications concrètes.

Résultats d'apprentissage :

• Découvrez comment les grands modèles linguistiques constituent la colonne vertébrale de l'IA générative.
• Explorez le portail Azure AI Foundry pour accéder à des outils d'IA générative de pointe.
• Comprenez comment les copilotes alimentés par l'IA peuvent stimuler la productivité et l'efficacité.
• Examinez l'utilisation des invites et du réglage des réponses pour optimiser le contenu généré par l'IA.
• Découvrez les principes d'IA responsable de Microsoft et leur rôle dans le développement éthique de l'IA.

Sujets abordés

• Microsoft Azure AI Fundamentals : IA générative
• Principes fondamentaux de GenAI
• Explorer l'IA générative avec Microsoft Copilot
• Planifier, préparer et développer des solutions d'IA sur Azure
• IA générative responsable
• Mesurer, atténuer et identifier les dommages potentiels
• Filtres de contenu dans Azure AI Studio

Cours optionnel 2 : Établir les bases pour étendre Microsoft 365 Copilot

Microsoft 365 Copilot est un puissant outil d'IA qui stimule la productivité en s'intégrant dans les flux de travail quotidiens. Ce cours vous apprend à étendre les capacités de Copilot à l'aide des connecteurs Microsoft Graph et des copilotes de moteur personnalisés. À la fin, vous serez en mesure de prendre des décisions éclairées sur les stratégies de développement et de gérer efficacement les agents dans le centre d'administration Microsoft 365.

Résultats d'apprentissage :

• Explorer l'architecture et la conception de Microsoft 365 Copilot.
• Apprendre à étendre Copilot à l'aide d'agents, de connecteurs et de plugins.
• Choisissez la meilleure approche de développement pour les extensions Copilot tout en tenant compte de la sécurité et de la confidentialité.
• Comprenez comment les connecteurs Microsoft Graph améliorent les capacités de recherche.
• Développez des compétences pour gérer efficacement les agents via le centre d'administration Microsoft 365.

Sujets abordés

• Examinez la conception de Microsoft 365 Copilot
• Principes fondamentaux de l'extensibilité de Microsoft 365 Copilot
• Choisissez un parcours de développement de l'extensibilité de Microsoft 365 Copilot
• Introduction aux connecteurs Graph
• Introduction aux agents déclaratifs pour Microsoft 365 Copilot
• Gérer les agents pour Microsoft 365 Copilot

Option 3 : Masterclass

Participez à une masterclass interactive en ligne exclusive animée par des experts du secteur et obtenez des informations clés sur les dernières technologies et innovations en matière d'IA générative. Découvrez comment l'IA remodèle les industries, stimule la créativité et favorise le progrès. Participez à des discussions en direct et explorez des applications pratiques pour rester à la pointe de la révolution de l'IA.

QUESTIONS FRÉQUEMMENT POSÉES

Comment le programme est-il dispensé ?

Le cours est dispensé entièrement en ligne sous forme de cours virtuels en direct, offrant un mélange 80/20 de formation expérientielle et d'apprentissage théorique. Vous participerez à des projets pratiques, des études de cas et des sessions interactives animées par des experts du secteur.

À quoi ressemble l'emploi du temps ? Y a-t-il des enregistrements ?

Le cours s'étend généralement sur environ 16 semaines, avec environ 8 à 10 heures de sessions en direct par semaine. Il y aura des cours en semaine et le week-end, avec des horaires variés. Entre les cours, vous aurez de nombreux projets pratiques à réaliser. Veuillez nous envoyer un e-mail pour obtenir le programme détaillé. Si vous manquez un cours, vous pouvez toujours regarder l'enregistrement.

REMARQUE :

La simple consultation des enregistrements des sessions ne permet pas de valider votre présence. La présence n'est enregistrée que lorsque l'apprenant participe à la session en direct. Comme il s'agit de programmes affiliés à des universités, les critères sont plus stricts, car ils sont fixés par les universités elles-mêmes. Cependant, les enregistrements seront disponibles. Les apprenants peuvent consulter les critères spécifiques d'obtention du certificat pour chaque cours directement sur leur LMS.

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

Oui, c'est possible ! Le calendrier du programme est conçu pour aider les professionnels très occupés qui travaillent à temps plein. Vous pouvez assister à des sessions en direct animées par un instructeur, qui ont lieu principalement le week-end à l'heure prévue, en fonction de votre emploi du temps, puis réaliser les devoirs/projets pendant votre temps libre.

Puis-je changer de promotion après m'être inscrit au programme ?

Oui. Vous avez droit à un changement de promotion gratuit dans les 60 premiers jours suivant votre inscription. Si vous ne pouvez pas continuer avec votre promotion actuelle après avoir utilisé cette option, vous pouvez demander un transfert supplémentaire moyennant des frais. Pour obtenir des conseils sur la procédure ou de l'aide pour votre demande, veuillez contacter notre équipe d'assistance.

En quoi ce programme diffère-t-il des autres cours d'IA en ligne ou MOOC ?

Contrairement aux cours classiques à rythme libre, ce programme propose un modèle d'apprentissage interactif soutenu par une université, avec plus de 70 heures de sessions en direct animées par des experts du secteur. Les apprenants bénéficient d'un engagement en temps réel, d'un mentorat dédié et d'une collaboration entre pairs, ce qui leur garantit un taux de réussite plus élevé et une compréhension plus approfondie, tout en leur offrant un certificat co-marqué par l'université, qui ajoute de la crédibilité et une valeur professionnelle à long terme.

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 concrets. Plutôt que de se concentrer sur la théorie, il met l'accent sur la pratique : création d'applications basées sur l'IA, utilisation de modèles d'apprentissage automatique et exploitation d'outils tels que 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 rend ce cours particulièrement utile pour les professionnels qui souhaitent acquérir une expertise directement adaptée aux besoins du secteur.

Critères d'éligibilité pour la spécialisation en IA générative appliquée

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

Quelle est l'efficacité des formateurs ?

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

Quel sera votre parcours professionnel après avoir suivi le cours ?

Les entreprises adoptant de plus en plus l'IA, la réussite de ce cours sur l'IA appliquée et l'apprentissage automatique vous ouvre les portes d'un large éventail de possibilités de carrière. Vous serez en mesure d'exercer des fonctions telles que :

• Développeur IA
• Ingénieur en apprentissage automatique
• Data scientist
• Consultant IA

Au fur et à mesure que vous acquérez de l'expérience, vous pouvez également évoluer vers des postes de direction axés sur l'élaboration de stratégies d'IA, la promotion de l'innovation et la conduite de la transformation axée sur l'IA au sein des organisations.

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

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

L'IA appliquée, quant à elle, consiste à mettre ces concepts en pratique. Elle utilise des techniques et des outils d'IA pour résoudre des problèmes concrets et obtenir des résultats tangibles.

Exemple :

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