EXPERT EN INFORMATIQUE ET SYSTEMES D'INFORMATION | Lille | F08C9C7E

Objectif

Définir une stratégie de systèmes d'information Piloter des projets informatiques Concevoir et développer une application informatique Manager la cyberse?curite? des syste?mes, applications et bases de donne?es Construire et implémenter des mode?les de big data et d'IA Concevoir et déployer des infrastructures DevOps automatisées

Programme

1/Fondamentaux de l'IA Calcul scientifique et algorithmique :  Histoire de l'IA - Concepts et applications - Statistiques - probabilités et algèbre linéaire - Développement avec Python Apprentissage automatique :  Algorithmes de régression de classement et de classification - Développement de l'IA symbolique - Évaluation de modèles d'IA  (graphes, métriques et A/B testing) 2/Approches avancées en IA Ingénierie des données : Extraction de données - SGBD / SQL / NoSQL - ETLs - Spark - Airflow - Data visualisation - Python / R - Power BI / Tableau - Supernet Apprentissage profond : MLP - CNN - SHAP - LIME - Évaluation de modèles - Interprétabilité et explicabilité des modèles - Réglementation et éthique dans l'IA 3/Infrastructure et maintenabilité Déploiement de modèles d'IA :  Suivi et monitoring de modèles d'intelligence artificielle Outils d'intégration continue et de déploiement continu de modèles d'intelligence artificielle - Mettre en place un système de monitoring pour suivre les performances d'un modèle en production Gestion documentaire : Rédiger une documentation fonctionnelle à destination des utilisateurs ou commanditaires Rédiger une documentation technique à destination des développeurs ou de l'équipe système - Gestion de la fiabilité & testing : Tests unitaires - tests fonctionnels et tests de non-régression. -Expertise en apprentissage profond 4/Cadrage de projet Méthode Agile de gestion de projet (Scrum, Waterfall) - l'outil Kanban - estimation temporelle des tâches (diagramme de Gantt) - Rédaction de cahier des charges et gestion documentaire. - Appliquer une méthode de gestion de projet adaptée au (Agile, Cycle en V, etc.) Data Analysis : Data visualisation - Python / R - Power BI / Tableau - Supernet Apprentissage profond : Implémentation de modèles d'apprentissage profond (MLP, CNN, RNN, ...) - Utilisation de modèles pré-entraînés pour les LLMs et l'IA générative (Huggingface, OpenAI,...) - Évaluation de modèles d'intelligence artificielle (graphes, métriques et A/B testing) - Implémenter des architectures de réseaux de neurones profonds - Adapter un modèle d'apprentissage profond à une tâche spécifique - Utiliser des modèles pré-entraînés via des bibliothèques spécialisées - Intégrer ces modèles dans une application ou un flux de traitement - Évaluer la performance d'un modèle à l'aide de métriques appropriées - Comparer des modèles par des méthodes d'expérimentation contrôlée 5/Industrialisation et mise en œuvre de solutions d'IA MLOps : Virtualisation et conteneurisation d'applications - Cycle de vie des testsl ogiciels (STLC), outils d'intégration continue et de déploiement continu de modèles d'intelligence artificielle MLaaS :  Automatisation de la modélisation de données à l'aide de L'AutoML et Machine Learning as a service

Adresse : 165 Avenue de Bretagne

Ville : 59000 Lille

Territoire : 59 (59)

Modalite : Presentiel ou hybride

Niveau vise : TITRE PROFESSIONNEL HOMOLOGUE OU CERTIFIE (7)

Categorie : Informatique, Traitemt De L'information

Domaine : 326n : Analyse informatique, conception d'architecture de réseaux

Code RNCP : RNCP40573

Code CFD : 16X32634

Centre : LA PLATEFORME FORMATION

SIRET : 88378049600013

Qualiopi : organisme reference comme certifie dans les donnees source.

Voies d'acces : Apprentissage, Contrat de professionnalisation, Formation continue, Statut eleve, Experience

Annee de cycle : 1