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A propos de la formation Azure Cloud + IA – Optimisation et Automatisation

La formation Azure Cloud + IA permet aux participants de maîtriser l’intégration de l’Intelligence Artificielle avec les services Microsoft Azure pour optimiser les processus métiers et automatiser les workflows. Les participants apprendront à déployer des modèles IA, exploiter les services cognitifs Azure et automatiser des solutions scalables et sécurisées dans le Cloud.

Détails
  • Categorie  : IA et Cloud
  • Duree         : 3 à 5 Jours
Objectifs pédagogiques de la formation Azure Cloud + IA – Optimisation et Automatisation
  • Comprendre l’écosystème Azure et ses services pour l’IA
  • Développer et déployer des modèles Machine Learning et Deep Learning sur Azure
  • Automatiser les workflows IA avec Azure Machine Learning
  • Logic Apps et Power Automate
  • Exploiter les services cognitifs (NLP-vision par ordinateur-IA générative) pour des applications métier
  • Optimiser la performance des modèles et des solutions IA dans le Cloud.

Qui devrait suivre cette formation Azure Cloud + IA – Optimisation et Automatisation ?

Public visé par la formation Azure Cloud + IA – Optimisation et Automatisation

Data scientists, ingénieurs et développeurs souhaitant se spécialiser en IA sur Azure. Chefs de projet IA et managers techniques. Entreprises B2B souhaitant moderniser et automatiser leurs processus via Azure et IA.

Prérequis de la formation Azure Cloud + IA – Optimisation et Automatisation

Connaissances de base en programmation (Python recommandé). Bases en statistiques et analyse de données. Notions de Cloud computing et Microsoft Azure sont un plus.

Certification Azure Cloud + IA – Optimisation et Automatisation ?

Attestation de formation MindTech – Azure Cloud + IA délivrée après validation du projet pratique.

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Déroulé de la formation Azure Cloud + IA – Optimisation et Automatisation


Module 1 : Introduction à Azure et à l’IA
 
Vue d’ensemble des services Azure pour l’IA et le Machine Learning.
Cas d’usage et applications métier.


Module 2 : Développement IA sur Azure
 
Préparation et traitement des données avec Azure Data Lake et Azure Databricks.
Entraînement et évaluation de modèles avec Azure Machine Learning.
AutoML et pipelines ML sur Azure.


Module 3 : Services cognitifs et IA générative
 
Traitement du langage naturel (NLP) avec Azure Cognitive Services.
Vision par ordinateur et reconnaissance d’objets.
IA générative et ChatGPT sur Azure.


Module 4 : Automatisation et optimisation
 
Automatisation des workflows avec Logic Apps et Power Automate.
Déploiement des modèles IA avec Kubernetes et Docker.
Monitoring et optimisation des performances IA dans le Cloud.


Module 5 : Projet pratique
 
Développement d’une solution complète IA sur Azure.
Intégration des services Azure pour automatisation et scalabilité.
Présentation finale et recommandations stratégiques
 

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