Titre professionnel concepteur développeur d'applications - BC01 Développer une application sécurisée

• Titre professionnel concepteur développeur d'applications - Code CertifInfo 114919
  • Niveau de qualification : 6 - Savoirs approfondis

Objectifs

Traiter des données grâce aux techniques de Data Mining / Data Analysis en mettant en place une politique de collecte massive de données via des bases de données exploitables ou via des opérations de collecte de données à des fins d'apprentissage type Mechanical Turk, en agrégant les données collectées à l'aide d'outils techniques appropriés, en sélectionnant les modèles statistiques d'analyses de données à appliquer, afin d'exploiter des résultats sous forme de préconisations.
Modéliser des données (Data Modeling) sous un format exploitable quelle que soit leur source (texte, image, son) en les transformant, en les normalisant et en les structurant, afin de garantir leur qualité et leur pertinence, et pour optimiser les problématiques de stockage et de temps de traitement.
Concevoir un modèle IA en élaborant le Design de l'architecture informatique de la solution IA à développer via une Application Programming Interfaces (API), en définissant des objectifs de performance visés, en sélectionnant un ou plusieurs algorithmes adaptés au projet d'apprentissage automatisé envisagé, supervisé ou non supervisé (supervised / unsupervised learning), afin d'exploiter les résultats du prototypage.
Optimiser le modèle IA en interprétant les premiers résultats obtenus en contrôlant la qualité des modèles prédictifs - Time-series Predictions / Predictive Analytics - à l'aide de scénarios de test préétablis - tests théoriques ou cas d'usage réels, en analysant la fiabilité de l'algorithme par rapport au niveau de performance ou de précision attendu, afin d'améliorer l'algorithme à partir des évaluations réalisées.
Modalités d'évaluation
Mise en situation professionnelle reconstituée : à partir d'un jeu de données d'entreprise, le candidate devra mettre en oeuvre divers prétraitements et augmentations de données afin de rendre ces dernières exploitables par les techniques d'apprentissage automatisé.
Mise en situation professionnelle : en se basant sur une solution proposée, le candidat devra réaliser un rapport de synthèse et d'étonnement incluant : l'explication des choix de solutions IA implémentés, l'interprétation des résultats, l'évaluation de la fiabilité des algorithmes et une proposition d'optimisation
Envoyez-nous un mail à : student_admission_sina@wildcodeschool.com

Programme de la formation

Le programme de la formation s'articule autour de plusieurs compétences clés. Vous apprendrez à intégrer l'intelligence artificielle dans vos projets, à automatiser des workflows, interagir avec des modèles d'IA tels que ChatGPT et optimiser vos processus via des chaînes de traitement personnalisées.
Module 1 : INTRODUCTION À LANGCHAIN
Obtenez une vue d'ensemble de l'écosystème et configurez votre environnement de développement.
- Vue d'ensemble de l'écosystème.
- Configuration de l'environnement de développement.
- Utilisation des prompts : Prompt Templates et Chat Prompt Templates.
Module 2: LES AGENTS
Apprenez à utiliser les outils pour automatiser vos processus avec des agents intelligents.
- Outils.
- Document Loaders and Splitters.
- Output Parsers.
- Chain Types - Stuff, Map-Reduce et Refine.
Module 3: EMBEDDINGS, BASES DE DONNÉES VECTORIELLES ET LCEL
Explorez la vectorisation des données et les bases de données vectorielles avec Langchain et LCEL.
- Introduction et configuration des bases de données vectorielles.
- Intégration des modèles linguistiques et conception d'applications IA.
- Apprentissage des bases de LCEL.
- Optimisation du développement des fonctionnalités IA avec LCEL.
- Développement d'applications IA évolutives.
Module 4: DÉVELOPPER DES APPLICATIONS RAG AVEC LANGCHAIN ET NEO4J
Créez des applications RAG performantes en utilisant Langchain et Neo4J.
- Création et gestion des bases de données pour RAG.
- Collecte et pré-traitement des données.
- Techniques d'indexation et d'extraction de données.
- Mise en oeuvre de stratégies d'extraction d'informations avancées.
Module 5: DÉPLOIEMENT D'APPLICATIONS IA
Apprenez à déployer, surveiller et faire évoluer vos applications IA.
- Introduction à LangSmith.
- LangSmith, LangServer et LangGraph.
- Surveillance et maintenance des systèmes IA.
- Ré-entraînement et ajustement des modèles.
- Bases de données FAISS et Picone.
- Outils avancés pour le développement d'application.
Module 6 : EVOLUTION D'APPLICATIONS EN PRODUCTION
Développez des applications IA à grande échelle en production.
- Développement d'une application IA à grande échelle.
- Études de cas et exemples pratiques.
-Intégration de plusieurs LLM : Mistral, Vertex Al, etc.
- Techniques RAG avancées et LangGraph.
Module 7 : LLMOPS
MaÎtrisez LLMOps pour une gestion efficace des modèles linguistiques en production.
- Introduction à LLMOps : Gestion et déploiement des LLM.
- Bonnes pratiques pour les applications IA en production.
- Surveillance avancée et optimisation des performances.
- Intégration et déploiement continus (Cl/CD) pour les modèles IA.

Validation et sanction

Titre professionnel concepteur développeur d'applications

Type de formation

Certifiante

Sortie

Bac + 3 et 4