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A propos de la formation Cloud AI (AWS, Azure, GCP pour IA)

Cette formation est destinée aux entreprises souhaitant exploiter les services cloud pour déployer des solutions d’intelligence artificielle.

Détails
  • Categorie  : Cloud
  • Duree         : 5 Jrs
Objectifs pédagogiques de la formation Cloud AI (AWS, Azure, GCP pour IA)
  • Comprendre les concepts de Cloud Computing appliqués à l’IA
  • Identifier les services IA disponibles sur AWS-Azure et GCP
  • Déployer et gérer des modèles IA sur le cloud
  • Intégrer des solutions cloud IA dans les processus métiers
  • Optimiser la performance et le coût des projets IA
  • Assurer la sécurité et la gouvernance des données dans le cloud.

Qui devrait suivre cette formation Cloud AI (AWS, Azure, GCP pour IA) ?

Public visé par la formation Cloud AI (AWS, Azure, GCP pour IA)

Data scientists et analystes de données souhaitant utiliser le cloud. Chefs de projet et managers IT impliqués dans des projets IA. Responsables transformation digitale et innovation. Consultants et experts en solutions cloud et IA. Équipes techniques souhaitant déployer des modèles IA sur le cloud.

Prérequis de la formation Cloud AI (AWS, Azure, GCP pour IA)

Formations Similaires

  • Dynamics 365 Détails
  • Les Fondamentaux De Microsoft Azure Détails
  • Mise en œuvre de solutions Microsoft Azure Infrastructure Détails
  • AWS Détails
  • Cloud AI (AWS, Azure, GCP pour IA) Détails
  • Cloud Engineering (AWS / Azure / GCP) Détails
  • Cloud Security (CCSP) Détails
  • Dynamics CRM 365 – Gestion de la Relation Détails

Déroulé de la formation Cloud AI (AWS, Azure, GCP pour IA)


Introduction au Cloud Computing et IA
 Concepts, architecture et enjeux pour l’entreprise.

Présentation des plateformes AWS, Azure et GCP pour IA
 Services disponibles et comparatif fonctionnel.

Machine Learning sur le cloud
 Création, entraînement et déploiement de modèles ML.

Gestion et traitement des données
 Stockage, pipelines ETL et préparation des datasets.

Automatisation et workflows IA
 Orchestration des tâches et intégration aux processus métiers.

Sécurité, gouvernance et conformité
 Gestion des accès, chiffrement et réglementations.

Optimisation des coûts et scalabilité
 Planification des ressources et bonnes pratiques.

Études de cas et ateliers pratiques
 Déploiement de modèles IA sur AWS, Azure et GCP pour scénarios réels ou simulés.



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