Description
Le développeur·se en IA est un spécialiste du développement d’applications intégrant des fonctionnalités d’intelligence artificielle (IA). Il ou elle développe des services et interfaces numériques intégrant des briques d’IA, en réponse à des problématiques métier. Cette formation de pointe s’adresse à des développeurs expérimentés qui souhaitent maîtriser l’intégration de l’intelligence artificielle dans les applications pour créer des services et des interfaces innovants. Elle permet de développer des compétences clés en intégration de modèles et de services d’IA, en utilisant les outils et les méthodologies les plus récents, tels que LLM Ops.
Tarif adhérent : € HT / participant
Tarif non adhérent : € HT / participant
Intra-entreprise : Sur devis
- Paramétrer un service d’IA
- Développer et Intégrer une API pour l’IA
- Monitorer un modèle d’IA
- Automatiser les tests d’un modèle d’IA
- Créer une chaîne de livraison continue pour l’IA
Profil des béneficiaires
Pour qui
- Demandeurs d’emploi
- Salariés
Prérequis
- Cette formation s’adresse aux concepteurs et développeurs d’applications, de niveau intermédiaire ou sénior :
- Disposant d’une expérience professionnelle de 2 à 3 ans impliquant des compétences en développement d’applications sur un périmètre full stack ou back-end
- Justifiant d’une 1ère expérience de développement d’application impliquant une fonctionnalité IA, qu’il s’agisse d’un projet personnel ou professionnel
Contenu de la formation
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Module 1
- Introduction à la formation (7 heures)
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Module 2
- Adapter un jeu de données d’entrée d’un outil GenAI (21 heures)
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Module 3
- Modifier le modèle d’un outil GenAI (21 heures)
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Module 4
- Concevoir et développer un outil GenAI (21 heures)
Compétences Techniques
C1. Intégrer un service d’IA dans un système d’information en suivant la documentation et les spécifications du projet
C2. Développer une API REST et intégrer un modèle ou service d’IA dans une application pour permettre l’interaction entre un modèle d’IA et les autres composants du projet
C3. Monitorer un modèle d’IA à l’aide de métriques, d’outils de collecte et d’alerte pour permettre son amélioration continue.
C4. Programmer des tests automatisés pour valider les jeux de données, l’entraînement, l’évaluation et la validation d’un modèle d’IA, pour une intégration continue et une qualité optimale.
C5. Créer une chaîne de livraison continue (MLOps) pour automatiser les étapes de validation, de test, de packaging et de déploiement d’un modèle d’IA.
Équipe pédagogique
- Réussite au diplôme
- Soutien à l’insertion : Un accompagnement personnalisé pour favoriser un accès à l’emploi immédiatement (pour les demandeurs d’emploi)
- Enquête de satisfaction : Une écoute constante des apprenants et des entreprises
- Suivi de carrière : Une mesure précise de l’insertion post formation
Ressources techniques et pédagogiques
Les situations d’apprentissage conçues par nos formateurs spécifiquement pour leur promotion sont mises à disposition des apprenants sur notre plateforme pédagogique Simplonline. La plate-forme peut également héberger tout type de ressources (jeux de slides, documentation, vidéos, tutoriels, etc…)
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Capacité d’accueil
Sur demande
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Délai d’accès
Sur demande
- Des aménagements sont possibles pour les personnes en situation de handicap.