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A propos de la formation IA et Cloud Multi-Plateformes

La formation IA et Cloud Multi-Plateformes permet aux participants de maîtriser l’Intelligence Artificielle sur les principaux services Cloud : Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud Platform (GCP). Les participants apprendront à développer, déployer et automatiser des solutions IA scalables et sécurisées, tout en exploitant les spécificités de chaque plateforme Cloud pour des applications métiers avancées.

Détails
  • Categorie  : IA et Cloud
  • Duree         : 5 à 7 Jours
Objectifs pédagogiques de la formation IA et Cloud Multi-Plateformes
  • Comprendre les concepts clés de l’IA et des services Cloud multi-plateformes
  • Développer-entraîner et déployer des modèles Machine Learning et Deep Learning sur AWS-Azure et GCP
  • Automatiser les workflows IA et intégrer des solutions multi-Cloud
  • Exploiter les services cognitifs et d’analyse avancée pour des applications métiers (NLP-vision par ordinateur-IA générative)
  • Optimiser les solutions IA pour la scalabilité-la sécurité et la performance.

Qui devrait suivre cette formation IA et Cloud Multi-Plateformes ?

Public visé par la formation IA et Cloud Multi-Plateformes

Data scientists, ingénieurs et développeurs souhaitant maîtriser l’IA sur différents Clouds. Chefs de projet IA et managers techniques. Entreprises B2B souhaitant moderniser et automatiser leurs solutions avec IA et Cloud multi-plateformes

Prérequis de la formation IA et Cloud Multi-Plateformes

Connaissances de base en programmation (Python recommandé). Bases en statistiques et analyse de données. Notions de Cloud computing et services AWS, Azure ou GCP souhaitées.

Certification IA et Cloud Multi-Plateformes ?

Attestation de formation MindTech – IA et Cloud Multi-Plateformes délivrée après validation du projet pratique.

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Déroulé de la formation IA et Cloud Multi-Plateformes


Module 1 : Introduction à l’IA et aux Clouds
 
Vue d’ensemble des services IA sur AWS, Azure et GCP.
Cas d’usage multi-Cloud et applications métiers.

Module 2 : Développement IA sur AWS
Préparation des données avec S3 et Glue.
Entraînement et évaluation de modèles avec SageMaker.
AutoML et pipelines ML sur AWS.

Module 3 : Développement IA sur Azure
Préparation et traitement des données avec Azure Data Lake et Databricks.
Entraînement et évaluation avec Azure Machine Learning.
Services cognitifs et IA générative sur Azure.

Module 4 : Développement IA sur Google Cloud
Utilisation de BigQuery, AI Platform et Vertex AI.
Traitement du langage naturel, vision par ordinateur et modèles génératifs.
Automatisation des workflows et déploiement scalable.

Module 5 : Automatisation et intégration multi-Cloud
Déploiement avec Kubernetes et Docker.
Monitoring, optimisation et gestion des performances IA.
Stratégies pour l’intégration de solutions multi-Cloud.

Module 6 : Projet pratique
Développement d’un projet IA multi-Cloud.
Intégration et automatisation des services AWS, Azure et GCP.
Présentation finale et recommandations professionnelles.
 

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