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Formation AI-900 : Les fondamentaux de Microsoft Azure AI

AzureFondamentauxIntelligence Artificielle
Niveau : Débutant
Eligible CPF : Non
Informations pratiques
Durée : 1 Jour
Prix distanciel : 800 € HT/pers
Eligible CPF : Non
Public Visé
  • Tout public
Prochaines dates
Intra-entreprise
date et lieu à définir

Présentation de la formation AI-900

Lors de cette formation, les participants aborderont les concepts fondamentaux liés à l’intelligence artificielle (IA), ainsi que les services de Microsoft Azure pouvant être utilisés pour créer des solutions d’IA. Les participants seront également sensibilisés aux charges de travail d’intelligence artificielle courantes et à la capacité d’identifier les services Azure pour les prendre en charge.

 

Qu’en pensent nos participants ?

formation sur l'intelligence artificielle

Certification Azure AI Fundamentals AI900AI-900 : Azure AI Fundamentals

Objectifs pédagogiques de la formation AI-900

A l’issue de cette formation, les participants seront en capacité de :

  • Décrire les charges de travail et les considérations de l’intelligence artificielle
  • Décrire les principes fondamentaux de l’apprentissage automatique sur Azure
  • Décrire les fonctionnalités des charges de travail de la vision par ordinateur sur Azure
  • Décrire les fonctionnalités des charges de travail du traitement automatique du langage naturel (NLP) sur Azure
  • Décrire les fonctionnalités des charges de travail conversationnelles de l’intelligence artificielle sur Azure
Programme de formation AI-900

Identifier les caractéristiques des charges de travail d’IA courantes

  • Identifier les charges de travail de prévision
  • Identifier les caractéristiques des charges de travail de détection d’anomalies
  • Identifier les charges de travail de vision par ordinateur
  • Identifier les charges de travail de traitement du langage naturel ou d’exploration de connaissances
  • Identifier les charges de travail de l’IA conversationnelle

 

Identifier les principes directeurs pour une IA responsable

  • Décrire les considérations d’équité dans une solution d’IA
  • Décrire les considérations relatives à la fiabilité et à la sécurité d’une solution d’IA
  • Décrire les considérations relatives à la confidentialité et à la sécurité dans une solution d’IA
  • Décrire les considérations pour l’inclusivité dans une solution d’IA
  • Décrire les considérations pour la transparence dans une solution d’IA
  • Décrire les considérations relatives à la responsabilité dans une solution d’IA

 

Identifier les types courants d’apprentissage automatique

  • Identifier des scénarios d’apprentissage automatique de régression
  • Identifier des scénarios d’apprentissage automatique de classification
  • Identifier les scénarios d’apprentissage machine de clustering

 

Décrire les concepts de base de l’apprentissage automatique

  • Identifier les caractéristiques et les étiquettes dans un ensemble de données pour l’apprentissage automatique
  • Décrire comment les ensembles de données de formation et de validation sont utilisés dans l’apprentissage automatique
  • Décrire comment les algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés pour la formation de modèles
  • Sélectionner et interpréter les métriques d’évaluation du modèle pour la classification et la régression

 

Identifier les tâches principales dans la création d’une solution d’apprentissage automatique

  • Décrire les caractéristiques communes de l’ingestion et de la préparation des données
  • Décrire l’ingénierie et la sélection des fonctionnalités
  • Décrire les caractéristiques communes de la formation et de l’évaluation des modèles
  • Décrire les caractéristiques communes du déploiement et de la gestion des modèles

 

Décrire les capacités du Machine Learning sans code avec Azure Machine Learning Studio

  • Découverte de l’interface utilisateur de ML automatisée
  • Découverte du concepteur Azure Machine Learning

 

Identifier les types courants de solutions de vision par ordinateur

  • Identifier les caractéristiques des solutions de classification d’images
  • Identifier les caractéristiques des solutions de détection d’objets
  • Identifier les caractéristiques des solutions de reconnaissance optique de caractères
  • Identifier les caractéristiques des solutions de détection faciale, de reconnaissance faciale et d’analyse faciale

 

Identifier les outils et services Azure pour les tâches de vision par ordinateur

  • Identifier les capacités du service Computer Vision
  • Identifier les capacités du service Custom Vision
  • Identifier les capacités du service Face
  • Identifier les capacités du service Form Recognizer

 

Identifier les caractéristiques des scénarios de charge de travail NLP courants

  • Identifier les fonctionnalités et les utilisations pour l’extraction de phrases clés
  • Identifier les caractéristiques et les utilisations pour la reconnaissance d’entités
  • Identifier les fonctionnalités et les utilisations pour l’analyse des sentiments
  • Identifier les fonctionnalités et les utilisations pour la modélisation du langage
  • Identifier les caractéristiques et les utilisations de la reconnaissance et de la synthèse vocale
  • Identifier les fonctionnalités et les utilisations pour la traduction

 

Identifier les outils et services Azure pour les charges de travail NLP

  • Identifier les capacités du service Text Analytics
  • Identifier les capacités du service Language Understanding (LUIS)
  • Identifier les capacités du service Speech
  • Identifier les capacités du service de traduction de texte

 

Identifier les cas d’utilisation courants de l’IA conversationnelle

  • Identifier les fonctionnalités et les utilisations des robots de chat Web
  • Identifier les caractéristiques communes des solutions d’IA conversationnelles

 

Identifier les services Azure pour l’IA conversationnelle

  • Identifier les capacités du service QnA Maker
  • Identifier les capacités du service Azure Bot
Méthodes pédagogiques

Cette formation sera principalement constituée de théorie et d’ateliers techniques qui permettront d’être rapidement opérationnel.

  • Support : un support de cours officiel Microsoft en anglais sera remis aux participants au format électronique via la plateforme Skillpipe.
  • Evaluation : les acquis sont évalués tout au long de la formation par le formateur (questions régulières, travaux pratiques, QCM ou autres méthodes).
  • Formateur : le tout animé par un consultant-formateur expérimenté, nourri d’une expérience terrain, et accrédité Microsoft Certified Trainer.
  • Satisfaction : à l’issue de la formation, chaque participant répond à un questionnaire d’évaluation qui est ensuite analysé en vue de maintenir et d’améliorer la qualité de nos formations.
  • Suivi : une feuille d’émargement par demi-journée de présence est signée par chacun des participants.

Cette formation peut être dispensée en format inter-entreprises ou intra-entreprise sur demande et en mode présentiel comme en distanciel. Pour en savoir plus, contactez-nous !

Prérequis à la formation AI-900

Aucun prérequis technique n’est demandé pour suivre cette formation.

Les supports de cours et les travaux pratiques sont en anglais. Un niveau d’anglais B1 est requis pour suivre cette formation. Retrouvez les niveaux de langue sur ce lien : Classification des niveaux de langue Il est fortement recommandé de suivre ce cours sur un ordinateur et de disposer d’un double écran pour plus de confort.

Accessibilité

Il est possible de vous inscrire jusqu’à 2 jours ouvrés (pour les formations sans financements externes) avant le début de la formation, sous condition de places disponibles et de réception du devis signé.

Pour les formations financées par votre CPF, le délai d’inscription est de 11 jours avant le début de la formation.
Il est aussi possible – sur demande – d’adapter des moyens de la prestation pour les personnes en situation de handicap en fonction du type de handicap.
Le centre de formation Cellenza Training est situé au : 156 Boulevard Haussmann – 75008 Paris
Vous pouvez facilement y accéder par les transports en commun suivants :
  • Métro 9 : Miromesnil
  • Métro 13 : Saint-Philippe-du-Roule
  • Bus 22-43-52 : Courcelles ou Miromesnil
  • Bus 84 : Ruysdaël – Parc Monceau
Pré-certification

Cette formation ouvre la voie à la certification Microsoft « AI-900 Microsoft Azure AI Fundamentals », nous vous recommandons l’inscription à l’examen environ 1 mois après le passage de la formation. Le support de cours envoyé lors de la formation vous aidera à réviser correctement votre certification.

Le voucher de certification vous est offert, il vous sera délivré en fin de formation. L’inscription à une certification se fait sur le site de Microsoft. Si vous souhaitez vous faire accompagner dans cette démarche, contactez-nous.

Ressources utiles

Les consultants-formations Cellenza Training rédigent régulièrement des ressources techniques pour vous aider à maîtriser des concepts et outils.

Voici une sélection de contenus sur l’IA que nous vous invitons à consulter avant de débuter la formation Les fondamentaux de Microsoft Azure AI (AI-900) :

📰 Sécurité de l’IA : sécuriser les données pendant le traitement et le stockage

📰 Les propositions de la Commission Européenne pour une IA de confiance

📰 Comment se lancer rapidement dans l’Intelligence Artificielle ?

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Pré-inscription à la formation
Formation AI-900 : Les fondamentaux de Microsoft Azure AI

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