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Microsoft Azure AI Engineer (AI-102)

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 14_AF_0000292508
Organisme responsable : IDCACADEMY (ouvre dans un nouvel onglet)

Nouvelle recherche

Présentation de la formation

Objectifs

Comprendre et appliquer les modèles de langage (LLM) pour des cas d'usage concrets: RAG, copilots métier, automatisations. Objectifs pédagogiques : Maîtriser le prompting et l'évaluation de qualité (metrics & guardrails). Mettre en œuvre un pipeline RAG avec vecteurs et embeddings. Déployer un mini?copilot (sécurité, coûts, observabilité). Compétences visées : Prompt engineering RAG Déploiement LLM Sécurité & évaluation Prépare à la certification : Microsoft…

Comprendre et appliquer les modèles de langage (LLM) pour des cas d'usage concrets: RAG, copilots métier, automatisations.
Objectifs pédagogiques :
  • Maîtriser le prompting et l'évaluation de qualité (metrics & guardrails).
  • Mettre en œuvre un pipeline RAG avec vecteurs et embeddings.
  • Déployer un mini?copilot (sécurité, coûts, observabilité).
Compétences visées :
  • Prompt engineering
  • RAG
  • Déploiement LLM
  • Sécurité & évaluation
Prépare à la certification : Microsoft Azure AI Engineer (AI-102) (GENAI-GPT) (Microsoft).

Programme de la formation

Durée : 2 jour(s), soit 14 heures. Formation animée par un formateur expert du domaine, alternant apports théoriques et travaux pratiques. Programme adaptable aux besoins du commanditaire. Module 1 — Fondamentaux LLM & sécurité (0,5 j) Contenus : Modèles & coûts Risques, gouvernance, RGPD Module 2 — Prompting & outillage (0,5 j) Contenus : Prompt patterns Evaluation & guardrails Module 3 — RAG & intégration données (0,5 j) Contenus : Ingestion, chunking…

Durée : 2 jour(s), soit 14 heures. Formation animée par un formateur expert du domaine, alternant apports théoriques et travaux pratiques. Programme adaptable aux besoins du commanditaire.
Module 1 — Fondamentaux LLM & sécurité (0,5 j)
Contenus :
  • Modèles & coûts
  • Risques, gouvernance, RGPD
Module 2 — Prompting & outillage (0,5 j)
Contenus :
  • Prompt patterns
  • Evaluation & guardrails
Module 3 — RAG & intégration données (0,5 j)
Contenus :
  • Ingestion, chunking
  • Embeddings, recherche hybride
Module 4 — Déploiement d'un copilot (0,5 j)
Contenus :
  • APIs/SDK
  • Observabilité, coûts, sécurité applicative
Modalités d'évaluation : évaluation continue par travaux pratiques et quiz de fin de module. Une attestation de fin de formation précisant les acquis est remise à chaque stagiaire.

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Niveau de sortie

Sans niveau spécifique

Durée, rythme, financement

Modalités pédagogiques

Groupe de 12 stagiaires maximum, formateur expert du domaine. Apports théoriques et travaux pratiques sur environnement dédié. Présentiel Paris 8e, classe virtuelle ou mixte. Supports adaptables au ha

Durée

En centre

14 h

Financement

Conventionnement
Non
Conditions de prise en charge
Tarif : 1200 € net de taxe (2 j à 600 €/jour). Financement possible : plan de développement des compétences, OPCO, AIF ou POEI France Travail, aides régionales dont Recrut'up, financement personnel ou employeur.

Conditions d'accès

Public visé

  • Tout public

Informations sur les publics

Développeurs, Data/ML Engineers, Product Owners. Ouvert aux salariés, demandeurs d'emploi, indépendants et particuliers. Accessible aux personnes en situation de handicap (référent dédié).

Modalités de recrutement et d'admission

Entretien ou RDV individuel

Niveau d'entrée

Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

Python/API, notions cloud. Bases ML souhaitées. Un entretien de positionnement valide le profil avant l'entrée en formation.

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation mixte

Adresse

58 RUE DE MONCEAU
75008 Paris 8e

Responsable : IDCACADEMY

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
IDCACADEMY
75008 Paris 8e
État du recrutement
Ouvert
Modalités
Entrées / Sorties à dates permanentes