Module 1 : Introduction à AI

• L'intelligence artificielle dans Azure
• L'intelligence artificielle responsable

Module 2 : Machine Learning

• Introduction à l'apprentissage automatique
• Azure Machine Learning

Module 3 : Vision par ordinateur

• Concepts de la vision par ordinateur
• Vision par ordinateur dans Azure

Module 4 : Traitement du langage naturel

• Les scénarios des solutions d'intelligence artificielle
• Les services Azure qui analysent le texte
• Les services Azure qui reconnaissent et synthétisent le langage parlé
• Les services Azure qui traduisent entre les langues, et interprètent les commandes.

Module 5 : Intelligence artificielle conversationnelle

• Concepts d'intelligence artificielle conversationnelle
• Intelligence artificielle conversationnelle dans Azure

Compétences obtenues à l'issue de la formation :

• Décrire les charges de travail et les considérations de l'intelligence artificielle.
• Décrire les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique sur Azure
• Décrire les caractéristiques des charges de travail de la vision par ordinateur sur Azure.
• Décrire les caractéristiques des charges de travail du traitement du langage naturel (NLP) sur Azure
• Décrire les caractéristiques des charges de travail conversationnelles de l'Intelligence artificielle sur Azure

Pour suivre cette formation, vous n'avez pas besoin de maîtriser l'utilisation de Microsoft Azure, mais vous devez avoir un niveau de familiarité de base avec la technologie informatique et l'Internet. Certains concepts traités dans cette formation exigent une compréhension de base des mathématiques, notamment l'aptitude à interpréter les graphiques. Cette formation englobe des activités pratiques qui impliquent le travail avec des données et l'exécution de code; il serait donc utile d'avoir des connaissances fondamentales des principes de programmation.

Prérequis demandés pour suivre cette formation :

• Expérience de l'utilisation des ordinateurs et de l'internet.
• Intérêt pour les cas d'utilisation d'applications d'IA et les modèles d'apprentissage de machines.
• Une volonté d'apprendre par l'exploration pratique.

Session dispensée en présentiel ou téléprésentiel, selon la modalité inter-entreprises ou intra-entreprises sur mesure. 

La formation est animée par un(e) formateur(trice) durant toute la durée de la session et présentant une suite de modules théoriques clôturés par des ateliers pratiques validant l'acquisition des connaissances. Les ateliers peuvent être accompagnés de Quizz.

L'animateur(trice) présente la partie théorique à l'aide de support de présentation, d'animation réalisée sur un environnement de démonstration.

En présentiel comme en téléprésentiel, l'animateur(trice) accompagne les participants durant la réalisation des ateliers.

Cadre présentiel

Salles de formation équipées et accessibles aux personnes à mobilité réduite.

- Un poste de travail par participant

- Un support de cours numérique ou papier (au choix)

- Un bloc-notes + stylo

- Vidéoprojection sur tableau blanc

- Connexion Internet

- Accès extranet pour partage de documents et émargement électronique

Cadre téléprésentiel

Session dispensée via notre solution iClassroom s'appuyant sur Microsoft Teams.

- Un compte Office 365 par participant

- Un poste virtuel par participant

- Un support numérique (PDF ou Web)

- Accès extranet pour partage de documents et émargement électronique

Avant

Afin de valider le choix d'un programme de formation, une évaluation des prérequis est réalisée à l'aide d'un questionnaire en ligne ou lors d'un échange avec le formateur(trice) qui validera la base de connaissances nécessaires.

Pendant

Après chaque module théorique, un ou des ateliers pratiques permettent la validation de l'acquisition des connaissances. Un Quizz peut accompagner l'atelier pratique.

Après

Un examen de certification si le programme de formation le prévoit dans les conditions de l'éditeur ou du centre de test (TOSA, Pearson Vue, ENI, PeopleCert)

Enfin

Un questionnaire de satisfaction permet au participant d'évaluer la qualité de la prestation.