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Intelligence Artificielle (IA) pour les spécialistes de l'IT - Techniques, cas d'usage et innovations

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 15_26511266F
Organisme responsable : M2I SCRIBTEL (ouvre dans un nouvel onglet)

Nouvelle recherche

Présentation de la formation

Objectifs

Identifier les enjeux de l'IA ainsi que les nouvelles opportunités qu'elle ouvre Adopter une vue large et approfondie des technologies de l'IA, du machine learning / deep learning aux LLM Décrire les nouvelles technologies de l'IA et leur implémentation à travers des exemples pratiques (RAG, agents intelligents, MCP...) Reconnaître les enjeux juridiques (AI Act) et éthiques (explicabilité et interprétabilité des modèles) Explorer les innovations et usages à venir…

  • Identifier les enjeux de l'IA ainsi que les nouvelles opportunités qu'elle ouvre
  • Adopter une vue large et approfondie des technologies de l'IA, du machine learning / deep learning aux LLM
  • Décrire les nouvelles technologies de l'IA et leur implémentation à travers des exemples pratiques (RAG, agents intelligents, MCP...)
  • Reconnaître les enjeux juridiques (AI Act) et éthiques (explicabilité et interprétabilité des modèles)
  • Explorer les innovations et usages à venir à travers un atelier de prospective.

Programme de la formation

Jour 1 – Fondamentaux Machine Learning, Deep Learning Réseaux de neurones (ANN, CNN, RNN) Types d'apprentissage : supervisé / non supervisé / renforcé Introduction à TensorFlow ?? Pratique : comparer des modèles, créer une mini?app IA Jour 2 – Pipeline ML & NLP Pipeline ML + MLOps Ingestion, préparation, feature engineering Entraînement, déploiement, monitoring ?? Pratique : créer et déployer un modèle ML NLP Tokenisation, lemmatisation, bag?of?words…


Jour 1 – Fondamentaux
  • Machine Learning, Deep Learning
  • Réseaux de neurones (ANN, CNN, RNN)
  • Types d'apprentissage : supervisé / non supervisé / renforcé
  • Introduction à TensorFlow
    ?? Pratique : comparer des modèles, créer une mini?app IA

Jour 2 – Pipeline ML & NLP
Pipeline ML + MLOps
  • Ingestion, préparation, feature engineering
  • Entraînement, déploiement, monitoring
    ?? Pratique : créer et déployer un modèle ML
NLP
  • Tokenisation, lemmatisation, bag?of?words
  • Applications : analyse de sentiment, classification
    ?? Pratique : modèle NLP + inférence

Jour 3 – LLM, LCM & Architectures avancées
  • LLM (ChatGPT, Claude, Mistral…), versions légères & spécialisées
  • LCM : génération d'images
  • Prompting & outils : LangChain, DSPy, Hugging Face
  • RAG : LangChain, LlamaIndex
  • Architectures composables, agents IA, protocole MCP
  • Mises en production (LLMOps)
?? Pratique : chatbot LLM, architecture MCP
Perspectives
  • Scalabilité, biais, hallucinations
  • Éthique : AI Act, RGPD, confidentialité
  • Intégration de l'IA en entreprise

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Niveau de sortie

Sans niveau spécifique

Durée, rythme, financement

Durée

En centre

21 h

Financement

Conventionnement
Oui
Financeur
  • Autre

    Programme : Autre financement (AIF, entreprise , individuel…)

Conditions d'accès

Publics visés

  • Demandeur d'emploi
  • Public en emploi
  • Salarié dans le cadre du CIF
  • Salarié dans le cadre du DIF
  • Salarié dans le cadre du plan de formation
  • Salarié en contrat aidé
  • Salarié en période de professionnalisation
  • Salarié en reconversion
  • Tout public

Niveau d'entrée

Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

-

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement à distance

Adresse

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
55 rue Euclide
34000 Montpellier
État du recrutement
Ouvert
Modalités
Entrées / Sorties à dates permanentes