Microsoft Artificial Intelligence AI Engineer intelligence artificielle - Bootcamp

Ingénieur en intelligence artificielle Microsoft – Bootcamp – Une formation unique !

Parcours d'apprentissage et de certification en IA – Nouvelle version 2025 !

• Programme bootcamp de 6 mois (e-learning + cours en ligne en direct tous les week-ends !)
• Renseignez-vous sur le calendrier de la prochaine promotion !
• Devenez un expert en IA : des Foundation aux applications avancées avec Microsoft.
• Appliquez le deep learning, l'IA générative et l'IA agentique avec TensorFlow, AutoGen et Copilot Studio.
• Préparation approfondie à l'examen AI-900

Le programme Microsoft AI Engineer propose un cursus complet conçu pour acquérir une expertise approfondie en IA. Il couvre des domaines clés tels que la programmation Python, la Data Science appliquée, le machine learning et le deep learning, tout en proposant des parcours spécialisés dans le traitement du langage naturel, l'IA générative et Microsoft Copilot. Les participants mettent en pratique leurs connaissances dans le cadre de projets concrets et d'un projet final qui démontre leur capacité à relever des défis commerciaux réels.

Le programme inclut également une préparation ciblée à l'examen Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900), ainsi qu'une formation au développement Copilot et aux techniques avancées d'IA générative à l'aide d'outils tels que PyTorch et TensorFlow. Les participants peuvent approfondir leurs compétences grâce à des cours optionnels sur des sujets passionnants tels que ChatGPT, les transformateurs et l'ingénierie des invites, ce qui leur donne une Foundation solide pour une carrière orientée vers l'avenir dans le domaine de l'IA. Dirigé par des formateurs Microsoft expérimentés, le programme garantit aux participants d'acquérir des connaissances précieuses sur le secteur et d'être prêts à assumer des rôles influents dans le domaine de l'IA et du machine learning.

Caractéristiques principales

• Cours et supports en anglais
• Niveau débutant à avancé
• 6-mois bootcamp avec un calendrier fixe (renseignez-vous sur la prochaine session !)
• 185 heures de cours en ligne en direct chaque week-end avec des experts Microsoft
• 30 heures de supports d'apprentissage en ligne
• Masterclass sur les solutions d'IA agentique avec Copilot Studio et AutoGen
• Temps d'étude : environ 250 à 300 heures
• Accès pendant 1 an à la plateforme d'apprentissage et aux enregistrements des cours
• Badge Microsoft Learn et certificat de réussite pour le cours Microsoft inclus
• Plus de 25 projets et un projet final pour une application pratique
• Préparation à l'examen AI-900 (examen inclus)

Un parcours d'apprentissage captivant

• Interaction entre pairs : Découvrez un environnement de classe collaboratif en entrant en contact avec vos collègues et en interagissant avec des mentors en temps réel via Slack.
• Apprentissage flexible : vous avez manqué une session ? Restez à jour grâce à l'accès aux enregistrements des cours et continuez à apprendre avec vos camarades de classe.
• Sessions avec un mentor : bénéficiez de l'aide d'experts pour résoudre des problèmes, obtenir de l'aide sur vos projets et approfondir vos connaissances grâce à des sessions animées par des mentors.
• Assistance pédagogique dédiée : bénéficiez de l'aide d'un animateur de groupe qui répondra à vos questions et veillera à ce que vous progressiez régulièrement tout au long de votre parcours d'apprentissage.

Objectifs d'apprentissage

• Data Science avec Python : acquérez les compétences Python essentielles à l'analyse de données à l'aide d'outils et de techniques modernes pour découvrir des informations exploitables.
• Apprentissage automatique : acquérez des connaissances sur les concepts clés du ML, tels que le développement de modèles, l'optimisation et les applications pratiques, grâce à des projets concrets.
• Apprentissage profond : maîtrisez les réseaux neuronaux, les techniques de propagation, le réglage des hyperparamètres et les compétences d'interprétation des modèles grâce à une expérience pratique avec PyTorch.
• Préparation à l'examen AI-900 : acquérez des connaissances approfondies sur les services Microsoft Azure AI et les solutions d'IA basées sur le cloud afin de vous préparer à la certification Azure AI Fundamentals (AI-900).
• Développement Copilot : apprenez à concevoir et à améliorer les solutions Microsoft Copilot à l'aide d'architectures basées sur RAG, de flux de prompts et d'évaluation des performances dans Copilot Studio.
• Outils low-code et open source : explorez les plateformes low-code telles que Copilot Studio et les frameworks open source tels qu'AutoGen pour créer des workflows intelligents basés sur l'IA.
• Traitement du langage naturel (NLP) : développez une expertise dans les algorithmes NLP, l'analyse de texte et les applications industrielles des technologies linguistiques.
• IA générative : comprenez les techniques avancées de GenAI, notamment les transformateurs, les mécanismes d'attention, GPT et BERT, afin de créer la prochaine génération d'applications IA.
• Projets Capstone : appliquez vos compétences en IA et en ML à un problème concret et démontrez votre expertise et votre préparation aux employeurs.
• Masterclasses sur l'industrie : participez à des sessions animées par des experts en IA agentique et en outils avancés tels que Copilot Studio et AutoGen.

Cible

• Débutants intéressés par l'intelligence artificielle et souhaitant entrer dans le secteur des technologies
• Développeurs et ingénieurs logiciels souhaitant améliorer leurs compétences en IA et en apprentissage automatique
• Analystes de données ou Data Science souhaitant approfondir leurs connaissances en IA
• Étudiants et universitaires en informatique, en technologies de l'information ou dans des domaines connexes
• Techniciens d'autres domaines (tels que DevOps, assurance qualité ou veille économique) qui envisagent de se reconvertir dans l'IA
• Professionnels issus de domaines non techniques (tels que la finance, la santé ou le marketing) et fortement intéressés par l'utilisation de l'IA dans leur secteur
• Entrepreneurs ou fondateurs de start-ups à la recherche de solutions basées sur l'IA pour innover dans leur entreprise

Prérequis

• Vous devez être âgé d'au moins 18 ans et être titulaire d'un diplôme d'études secondaires (ou équivalent).
• Au moins deux ans d'expérience professionnelle sont recommandés, mais ne sont pas obligatoires.
• Des connaissances de base en programmation et en mathématiques sont requises.

Plan du cours bootcamp

1. Python pour l'IA
2. Data Science appliquée avec Python
3. Apprentissage automatique avec Python
4. Spécialisation en apprentissage profond
5. Principes fondamentaux de Microsoft Azure AI AI 900
6. Principes fondamentaux de Microsoft Copilot
7. Connaissances générales en IA
8. Capstone Ingénieur IA

Cours optionnels

• Traitement du langage naturel (NLP)
• IA générative avancée
• Masterclass sur les solutions d'IA basées sur des agents avec Copilot Studio et AutoGen

1. Python pour l'IA

Ce cours fournit une Foundation solide en programmation Python et enseigne les compétences essentielles nécessaires à votre apprentissage. Vous apprendrez à utiliser Python pour mettre en œuvre des algorithmes d'IA, effectuer des analyses de données et développer efficacement des systèmes intelligents.

Objectifs d'apprentissage :

• Installer Python en toute confiance, comprendre sa syntaxe et travailler avec des constructions de programmation de base.
• Travailler avec les types de données, les opérateurs, les instructions conditionnelles et les boucles Python.
• Créer et utiliser des fonctions Python pour le codage modulaire.
• Appliquer les principes de la programmation orientée objet (POO) en Python.
• Comprendre et mettre en œuvre le threading et le multithreading dans les programmes Python.

Sujets abordés :

• Introduction à la programmation Python
• Types de données et opérateurs Python
• Instructions conditionnelles et boucles
• Fonctions Python
• Fonctionnalités de base de la programmation Python
• Programmation orientée objet avec Python

2. Data Science appliquée avec Python

Ce cours présente les concepts fondamentaux de Data Science, incluant la préparation des données, la construction de modèles et l'évaluation. Vous renforcerez vos compétences en Python à travers des sujets tels que les chaînes de caractères, les listes et les fonctions Lambda, tout en approfondissant vos connaissances en NumPy, en algèbre linéaire et en principes statistiques tels que la tendance centrale, la dispersion, l'asymétrie, la covariance et la corrélation. Vous explorerez également les méthodes de test d'hypothèses (tests Z, tests T, ANOVA), vous vous exercerez à la manipulation avancée de données avec Pandas et vous améliorerez vos compétences analytiques grâce à des techniques de visualisation pratiques.

Objectifs d'apprentissage :

• Acquérir une solide compréhension du cycle de vie de la Data Science et de ses éléments fondamentaux.
• Développer vos connaissances de Python et de ses bibliothèques de Data Science.
• Utiliser efficacement NumPy et Pandas pour la manipulation et l'analyse des données.
• Créer des visualisations convaincantes et pertinentes avec Matplotlib, Seaborn, Plotly et Bokeh.
• Apprendre les techniques de gestion et de prétraitement des données afin de préparer des ensembles de données pour l'analyse.

Thèmes abordés :

• Introduction à Data Science
• Notions de base de la programmation Python
• Notions de base de NumPy
• Algèbre linéaire pour Data Science
• Notions de base en statistiques
• Distributions de probabilité
• Statistiques avancées
• Travailler avec Pandas
• Techniques d'analyse des données
• Méthodes de gestion des données
• Outils de visualisation des données
• Appliquer les statistiques de bout en bout dans Python

3. Apprentissage automatique avec Python

Apprenez les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique et explorez différents types et applications. Le cours vous guide tout au long du processus d'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'apprentissage supervisé à l'aide de modèles de régression et de classification. Vous vous plongerez également dans l'apprentissage non supervisé, les méthodes de clustering et les techniques d'ensemble. En outre, vous travaillerez avec des frameworks tels que TensorFlow et Keras et acquerrez une expérience pratique de l'utilisation de PyTorch pour construire un système de recommandation.

Objectifs

• Comprendre les principales catégories d'apprentissage automatique et leurs caractéristiques uniques.
• Explorer le workflow de l'apprentissage automatique et le rôle des MLOps.
• Appliquer des techniques d'apprentissage supervisé à des problèmes concrets.
• Reconnaître et gérer le surajustement et le sous-ajustement dans les modèles.
• Mettre en œuvre divers modèles de régression et évaluer leurs cas d'utilisation pratiques.
• Acquérir des connaissances sur les techniques d'ensemble telles que le bagging, le boosting et le stacking.

Thèmes

• Principes fondamentaux du machine learning
• Méthodes d'apprentissage supervisé
• Modèles de régression et leurs applications
• Modèles de classification et cas d'utilisation
• Méthodes d'apprentissage non supervisé
• Stratégies d'apprentissage d'ensemble
• Construction de systèmes de recommandation

4. Spécialisation en deep learning

Ce cours explore les Foundation et les applications concrètes du deep learning, en mettant l'accent sur ses différences par rapport au machine learning traditionnel. Vous étudierez des concepts fondamentaux tels que les réseaux neuronaux, la propagation avant et arrière, le réglage des hyperparamètres et l'interprétabilité des modèles. Le programme couvre également des sujets avancés, incluant TensorFlow 2, Keras, les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), l'apprentissage par transfert, la détection d'objets, les réseaux neuronaux récurrents (RNN), les auto-encodeurs, les modèles de transformateurs pour le NLP et la mise en œuvre pratique avec PyTorch.

Objectifs d'apprentissage

• La différence entre l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique.
• Explorer des cas d'utilisation pratique du deep learning dans divers secteurs.
• Appliquer la propagation avant et arrière dans les réseaux neuronaux profonds.
• Optimiser les hyperparamètres et améliorer l'interprétabilité des modèles.
• Mettre en œuvre des techniques de régularisation telles que le dropout et l'arrêt précoce.
• Acquérir une expertise pratique des CNN pour des tâches basées sur la vision telles que la détection d'objets.

Thèmes

• Introduction au deep learning
• Réseaux neuronaux artificiels (ANN)
• Réseaux neuronaux profonds (DNN)
• Framework TensorFlow
• Optimisation des modèles et réglage des performances
• Réseaux neuronaux convolutifs (CNN)
• Méthodes d'apprentissage par transfert
• Techniques de détection d'objets
• Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
• Modèles de transformateurs pour le NLP
• Introduction aux auto-encodeurs
• Notions de base sur PyTorch

5. Microsoft Azure AI Fundamentals AI 900

Ce module est conçu pour vous aider à vous préparer à l'examen Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900). Vous explorerez les concepts fondamentaux, les avantages et les composants clés des services cloud Azure, en mettant l'accent sur les applications basées sur l'IA. La formation couvre également des domaines importants tels que la gestion des coûts, la gouvernance et la conformité, afin que vous soyez prêt à travailler efficacement dans l'écosystème Azure.

Objectifs

• Comprendre les concepts clés et les services de la plateforme cloud Azure.
• Apprendre à gérer les coûts, à appliquer des pratiques de gouvernance et à maintenir la conformité.
• Acquérir des bases solides sur les principes fondamentaux du cloud et de l'IA afin de vous préparer en toute confiance à la certification AI-900.

Thèmes

• Présentation des services cloud Azure
• Gestion des coûts et gouvernance dans Azure
• Sécurité et conformité dans le cloud Azure

6. Microsoft Copilot Foundation

Ce module présente Microsoft Copilot et ses principales fonctionnalités. Vous apprendrez à concevoir et gérer des copilotes à l'aide de l'interface Copilot Studio, à publier des bots et à évaluer leurs performances. Le cours explore également comment développer des solutions Copilot basées sur RAG, appliquer des techniques fondamentales de modélisation du langage et utiliser le flux de invites pour améliorer le développement et les fonctionnalités de Copilot.

Objectifs

• Créer et gérer des copilotes avec Microsoft Copilot Studio
• Construire des copilotes compatibles RAG et appliquer des techniques d'ancrage de modèles
• Développer des compétences en flux de invites pour optimiser les capacités de Copilot.

Thèmes

• Travailler avec l'interface Microsoft Copilot Studio
• Publier des bots et surveiller leurs performances
• Concevoir des solutions Copilot basées sur RAG
• Appliquer le flux de invites et les concepts fondamentaux du développement Copilot

7. Compétences en IA générative

Développez une solide Foundation en IA générative et en apprentissage automatique (ML) en comprenant les concepts fondamentaux, les algorithmes clés et les cas d'utilisation pratiques. Acquérir des connaissances sur les techniques d'apprentissage profond, les grands modèles linguistiques (LLM) et les outils basés sur l'IA, qui vous permettront de concevoir et d'appliquer des solutions d'IA dans le monde réel.

Objectifs d'apprentissage

• Distinguer l'IA, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et l'IA générative, et comprendre les relations entre eux.
• Identifier les différences et les applications pratiques de l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
• Étudier les techniques d'IA générative, incluant les réseaux neuronaux, les GAN et les transformateurs.
• Découvrir comment les grands modèles linguistiques (LLM) alimentent les assistants intelligents et les chatbots.
• Explorer des modèles d'IA populaires tels que ChatGPT, Gemini, Claude et Falcon.
• Comprendre les méthodes de génération d'images telles que les GAN, les modèles de diffusion et les VAE.
• Acquérez une expérience pratique avec des outils d'IA créatifs tels que DALL·E 2, Stable Diffusion et MidJourney.
• Travaillez avec des plateformes de génération vidéo telles que Runway ML, Synthesia et Gen-2 by Runway.
• Découvrez le rôle que jouent les écosystèmes open source tels que Hugging Face dans la promotion de l'innovation en matière d'IA.
• Apprenez comment les marchés de l'IA suivent les nouveaux outils et explorez les marchés de prompts tels que PromptBase.
• Acquérez de solides compétences en ingénierie rapide pour les chatbots et la recherche alimentée par l'IA.
• Expérimentez OpenAI Playground et ajustez des paramètres tels que la température et l'échantillonnage pour obtenir des résultats personnalisés.

Sujets abordés :

• Les bases du machine learning et de l'IA générative
• Catégories de machine learning : apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
• Techniques d'IA générative : réseaux neuronaux, GAN et transformateurs (par exemple, modèles GPT)
• Modèles linguistiques à grande échelle (LLM) et chatbots (par exemple, ChatGPT, Gemini, Claude, Falcon)
• Méthodes de génération d'images : GAN, modèles de diffusion, VAE avec des exercices pratiques utilisant DALL·E 2, Stable Diffusion et MidJourney
• Méthodes de génération de vidéos : GAN, modèles de diffusion, transformateurs avec des outils tels que Runway ML, Synthesia et Gen-2 de Runway
• Explorez l'écosystème ouvert de l'IA : Hugging Face et les marchés de l'IA
• Ingénierie rapide pour le développement de chatbots et d'interactions basées sur l'IA

8. Initiez-vous à l'IA avancée à l'aide de transformateurs

Le projet Capstone est la dernière étape du programme, où vous aurez l'occasion de résumer toutes les compétences et connaissances que vous avez acquises. Vous appliquerez des techniques d'IA et d'apprentissage automatique pour relever des défis concrets spécifiques à votre secteur d'activité. Ce projet pratique vous permettra non seulement de démontrer votre expertise, mais aussi de constituer un portefeuille de référence pour présenter vos compétences à des employeurs potentiels.

Objectifs d'apprentissage

• Utiliser les techniques d'IA et de ML pour relever des défis concrets dans le secteur.
• Acquérir une expérience pratique en créant des solutions basées sur l'IA.
• Démontrer vos compétences à travers un projet final complet.

Thèmes

• Relever des défis liés à l'IA dans le secteur
• Concevoir et mettre en œuvre des solutions IA/ML complètes
• Présenter des projets et constituer un portfolio professionnel.

Facultatif

• Traitement du langage naturel (NLP)

Cette masterclass couvre les solutions d'IA agentique low-code avec des outils tels que Copilot Studio et AutoGen, permettant une mise en œuvre rapide des workflows. Vous explorerez la compréhension du langage naturel, la génération, la reconnaissance vocale, la synthèse vocale et les assistants vocaux. À l'issue de cette formation, vous disposerez des connaissances nécessaires pour concevoir des applications avancées de NLP et basées sur la parole.

Ce cours sur l'IA générative offre une étude approfondie des capacités avancées de l'IA, en mettant l'accent sur des modèles tels que VAE, GAN, LLM et Transformers. Vous explorerez les mécanismes d'attention, les workflows LangChain et l'ingénierie avancée des invites, tout en acquérant les compétences nécessaires pour concevoir, construire et optimiser des applications concrètes basées sur l'IA générative.

Ce cours sur l'IA générative offre un aperçu complet des innovations modernes en matière d'IA, incluant les architectures VAE, GAN, LLM et Transformer. Les participants explorent les mécanismes d'attention, la conception de workflows LangChain et l'ingénierie avancée des invites, tout en acquérant les compétences nécessaires pour concevoir, construire et optimiser des applications d'IA générative.

• Masterclass sur les solutions d'IA basées sur des agents avec Copilot Studio et AutoGen

Cette masterclass propose des sessions en direct sur les solutions basées sur des agents low-code, à l'aide d'outils tels que Copilot Studio et des frameworks open source tels qu'AutoGen, et démontre comment ces plateformes accélèrent le développement de l'IA et rationalisent la mise en œuvre de workflows intelligents.

Projets industriels :

• Projet 1 : Amélioration de la plateforme numérique MLB : développer des modules backend pour gérer les statistiques, les calendriers et les réservations tout en ajoutant des rapports multithread pour des performances plus rapides.
• Projet 2 : Système backend EdTech : développer des fonctionnalités backend pour gérer les données des étudiants et les cours, améliorer l'expérience utilisateur et prendre en charge les mises à niveau de l'interface utilisateur.
• Projet 3 : Analyse de la stratégie commerciale : examiner les données commerciales au niveau des États afin d'identifier les régions les plus performantes et de recommander des stratégies pour les régions les moins performantes.
• Projet 4 : Stratégies marketing avec EDA : effectuer une analyse exploratoire des données et des tests d'hypothèses afin de découvrir les facteurs d'acquisition de clients et d'affiner les plans marketing.
• Projet 5 : Prévision du taux de rotation du personnel : Construire un modèle ML pour prédire le taux de rotation du personnel en analysant l'ancienneté, la satisfaction et les habitudes de travail afin d'obtenir des informations sur la fidélisation des employés.
• Projet 6 : Classification de chansons à l'aide d'une analyse par grappes : Utiliser des techniques de regroupement pour créer des listes de lecture personnalisées et augmenter l'engagement des utilisateurs grâce à de meilleures recommandations.
• Projet 7 : Analyse des données hypothécaires : Construire un modèle d'apprentissage profond pour prédire les défauts de paiement à l'aide de jeux de données historiques déséquilibrés, améliorant ainsi la sécurité des prêts.
• Projet 8 : Analyse des données de prêt de Lending Club : développer un modèle prédictif à partir des données de prêt de Lending Club de 2007 à 2015 afin d'évaluer le risque de défaut de paiement et de remédier au déséquilibre entre les classes.
• Projet 9 : Narration basée sur ChatGPT : créer un outil de narration interactif avec ChatGPT qui permet de collaborer à la narration sans codage afin d'améliorer l'écriture créative.
• Projet 10 : Consultant en gestion de projet virtuel : concevoir des invites ChatGPT pour fournir un soutien à la gestion de projet dans les domaines de la planification, de l'évaluation des risques et de la collaboration en équipe.
• Projet 11 : Assistant RH basé sur l'IA pour Nestlé : créer un assistant RH avec OpenAI GPT et Gradio pour extraire des réponses à partir de fichiers PDF contenant des politiques et rationaliser le soutien aux employés.
• Projet 12 : Conception basée sur l'IA : Utilisez DALL·E et Gradio UI pour transformer des invites textuelles en conceptions créatives et mettre en évidence le rôle de l'IA dans le marketing numérique.

Foire aux questions

Comment le Bootcamp est-il structuré ?

Le programme est un bootcamp intensif en ligne avec des cours et un horaire fixes, qui se déroule tous les week-ends après-midi et soir, sur la base d'un parcours d'apprentissage allant du niveau débutant au niveau avancé.

Ces parcours d'apprentissage se composent de différents cours et thèmes liés à des compétences spécifiques à un rôle ou à un emploi. Vous aurez accès à notre système de gestion de l'apprentissage, qui vous aidera à naviguer dans tous les horaires et supports de cours futurs. En outre, vous pourrez suivre des cours en ligne supplémentaires à votre propre rythme. Si vous avez des questions sur les compétences que vous acquérez, quelqu'un sera toujours disponible pour vous aider et vous soutenir.

Combien de temps faut-il pour terminer le bootcamp ?

Grâce à la combinaison de l'apprentissage en ligne et du bootcamp avec des cours en ligne en direct, le programme dure normalement 6 mois (5 à 10 heures par semaine). Une nouvelle session commence tous les deux ou trois mois. Veuillez nous contacter pour plus d'informations.

Quand puis-je suivre les cours du bootcamp en ligne ?

Les cours en direct ont lieu uniquement le week-end. Si vous manquez une session, vous pouvez toujours la rattraper en regardant les enregistrements, et vous serez marqué comme présent. Vous ne manquez donc jamais aucun contenu.

Quand puis-je débloquer mon certificat de master ?

Une fois que vous avez terminé au moins 85 % du programme, vous pouvez débloquer votre certificat. Cela s'applique à tous les programmes de master/bootcamps. L'un des critères pour obtenir le certificat de master est de participer aux cours en direct. Toutefois, des exceptions peuvent être faites si vous ne pouvez pas participer en direct, mais vous devez tout de même regarder les enregistrements. Pour en savoir plus sur votre cours spécifique, consultez la page correspondante ou envoyez-nous un e-mail.

Qu'est-ce que le programme Microsoft AI Engineer ?

La certification Microsoft AI Engineer est conçue pour donner aux professionnels les compétences nécessaires pour créer des solutions d'IA complètes avec Microsoft Azure. Le programme couvre des domaines clés tels que la programmation Python, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel (NLP) et l'IA générative. Les participants acquièrent une expérience pratique avec des outils tels qu'Azure OpenAI et Copilot, tout en travaillant sur des projets concrets afin d'améliorer leur expertise pratique.

Quelle certification vais-je obtenir à l'issue du programme ?

À l'issue de la certification Microsoft AI Engineer, vous recevrez un certificat officiel de Microsoft. Vous recevrez également des certificats individuels pour chaque module terminé, ainsi qu'un badge Microsoft Learn. Ces certifications renforcent votre CV et valident votre expertise en tant qu'ingénieur certifié en IA, vous aidant ainsi à vous démarquer auprès des employeurs du secteur de l'IA et des technologies.

Quels outils et plateformes vais-je apprendre à utiliser ?

Dans le programme Ingénieur IA, vous travaillerez directement avec les principaux outils et plateformes utilisés par les professionnels de l'IA. Ceux-ci incluent Python, TensorFlow, PyTorch et Azure OpenAI pour le développement et le déploiement de modèles. Vous explorerez également les technologies d'IA générative telles que ChatGPT, DALL·E et d'autres solutions IA avancées de Microsoft, ce qui vous permettra de vous attaquer à des projets concrets dans divers secteurs.

En quoi ce programme diffère-t-il des autres cours sur l'IA ?

Cette certification d'ingénieur en IA a été créée en partenariat avec Microsoft, l'une des principales entreprises technologiques mondiales. Elle combine des sessions en direct animées par des experts et un apprentissage basé sur des projets utilisant des outils tels qu'Azure OpenAI, ChatGPT et TensorFlow. Axé sur les compétences pratiques, la pertinence pour le secteur et la préparation à la carrière, ce programme est un choix idéal pour ceux qui souhaitent faire carrière dans le domaine de l'intelligence artificielle.