Certification Développeur en intelligence artificielle

• Développeur intelligence artificielle - Code CertifInfo 110597
  • Niveau de qualification : 6 - Savoirs approfondis

Objectifs

• Analyser les besoins métier afin d'identifier les opportunités d'application de l'IA


• Collecter, préparer, stocker et exploiter les données nécessaires à la réalisation de projets d'IA


• Concevoir et développer des solutions d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond adaptées aux problématiques de l'entreprise


• Déployer, maintenir et optimiser les solutions d'IA dans un environnement de production


• Accompagner les organisations dans l'adoption de l'IA en faisant le lien entre les enjeux métier et les solutions technologiques

Programme de la formation

Cette certification est constituée de 5 blocs de compétences. Il est possible de se préparer à tout ou partie de la certification.

Bloc 1 - Identifier l'univers métiers et la problématique projet

• Etudier le fonctionnement de l'entreprise et de son environnement


• Définir les ressources techniques et informatiques nécessaires pour le déploiement du projet


• Analyser les composantes et enjeux intrinsèques aux projets IA


• Identifier l'impact de l'IA sur l'environnement, la société et l'individu et définir des solutions de remédiation et/ou de collaboration

Bloc 2 - Acquérir, stocker et analyser des données

• Développer et déployer des infrastructures informatiques de stockage de données


• Acquérir, intégrer et traiter un ensemble de données


• Analyser et prétraiter des données structurées et non structurées


• Réaliser une réduction de la dimensionnalité des données de grandes dimensions


• Réaliser une analyse exploratoire en s'appuyant sur des solutions de visualisation de données


• Réaliser une analyse statistique univariée et multivariée


• Utiliser et appliquer des modélisations mathématiques sur les données structurées et nettoyées


• Modéliser les données structurées et nettoyées

Bloc 3 - Implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique

• Implémenter et entraîner (train) des modèles d'apprentissage automatique adaptés à une problématique métier 


• Sélectionner les algorithmes d'apprentissage adaptés au problème à résoudre


• Évaluer les performances des modèles d'apprentissage automatique


• Extraire les variables pertinentes pour la modélisation


• Corriger les problèmes de type sur-apprentissage des modèles élaborés


• Évaluer la fiabilité des modèles prédictifs


• Améliorer le modèle d'apprentissage automatique

Bloc 4 - Implémenter des algorithmes d'apprentissage profond

• Implémenter et entraîner (train) des modèles d'apprentissage profond


• Évaluer les performances des modèles d'apprentissage profond


• Améliorer le modèle d'apprentissage profond

Bloc 5 - Déployer un projet de développement IA

• Présenter un modèle d'IA auprès de ses utilisateurs finaux


• Déployer un projet de développement IA à l'échelle


• Définir une politique de protection de données individuelles telle que définis par les règles européennes (RGPD) et RGAA


• Intégrer les contraintes légales et les valeurs de responsabilité et d'éthique dans un projet d'IA


• Acquérir une vision globale du travail en mode projet


• Gérer les délais et les ressources affectées au projet

Validation et sanction

• Obtention de la certification RNCP38603 ou d'un ou plusieurs blocs de compétences


• S'insérer durablement sur le marché du travail

Type de formation

Certifiante

Sortie

Bac + 3 et 4