Formations Data et intelligence artificielle

Modules et durées (liste exhaustive)

• Machine Learning distribué avec Spark ML : 21 h (3 j)
• Introduction au Machine Learning avec Scikit‑learn : 14 h (2 j)
• AutoML avec H2O.ai : 14 h (2 j)
• Deep Learning avec PyTorch : 21 h (3 j)
• Deep Learning avec TensorFlow : 21 h (3 j)
• Développer un assistant conversationnel avec Rasa et LlamaIndex : 21 h (3 j)
• Applications d’IA générative avec LangChain : 21 h (3 j)
• Gestion du cycle de vie des modèles avec MLflow : 14 h (2 j)
• IA en entreprise : ML et IA générative : 7 h (1 j)

Contraintes pédagogiques et organisationnelles

• Modalité imposée : 100% classe virtuelle ; modalités techniques et interactions distancielles contractuelles (outils de visio, mises en situation, évaluations).
• Durées, objectifs et contenus sont contraignants.
• Groupes : 4–12 participants ; obligation de proposer sessions inter et possibilité d’intra.
• Supports numériques et objets pédagogiques inclus dans le prix.
• Exigences fortes sur mises en pratique, évaluations et capacité à présenter aspects éthiques et responsables d’utilisation de l’IA.
• Promotion et reporting annuels attendus.