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Formations DevOps Azure Formation Azure AI Services

Formation Azure AI Services

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Prix 1590€ HT / personne
2 jours (14 heures)

Paris | Classe Virtuelle

Dernières places Virtuelle uniquement
Cafés et déjeuners offerts en interentreprises
Disponible en intra-entreprise pour former votre équipe
Aide au Financement 4000€ de Bonus Atlas en CPF

Présentation

Azure AI Services est une suite d’outils et de services développés par Microsoft, conçus pour rendre l’intelligence artificielle accessible aux entreprises et aux développeurs.

Cette technologie vous permettra de créer, déployer et gérer des modèles d’IA à grande échelle en utilisant le cloud Azure, avec des applications allant de la reconnaissance d’image à l’analyse de texte. Elle favorise l’innovation en facilitant l’intégration de l’IA dans divers secteurs.

Pendant la formation, vous découvrirez des outils comme Azure Machine Learning pour créer et gérer des modèles d’IA, l’environnement de développement et les cas d’usage concrets. Vous apprendrez également à utiliser des modèles pré-entraînés et à déployer vos propres modèles pour diverses applications métiers grâce à une interface simple et intuitive.

Le programme inclut l’apprentissage des services spécifiques d’Azure AI comme Computer Vision et Text Analytics. Vous apprendrez à provisionner ces services, à utiliser des APIs et SDKs pour interagir avec eux, et à sécuriser vos déploiements via des pratiques de gestion des identités et des accès, tout en intégrant des pratiques d’IA responsable et éthique.

 

Objectifs

  • Comprendre les principes de base de l’intelligence artificielle et des services Azure AI
  • Créer, déployer et gérer des modèles avec Azure Machine Learning
  • Utiliser les services Azure AI (Computer Vision, Text Analytics) via des APIs et SDKs
  • Implémenter des pratiques de sécurité pour les services Azure AI
  • Déployer et gérer des services Azure AI dans des conteneurs pour plus de flexibilité

 

Public visé

  • Développeurs
  • Data Scientists
  • Ingénieurs IA
  • Chefs de projets

 

Pré-requis

  • Une bonne compréhension des concepts de base en intelligence artificielle et en machine learning
  • Des compétences en programmation comme Python, ainsi qu’une familiarité avec les APIs REST
  • Connaissance de l’environnement Azure Cloud

 

Pré-requis logiciel

  • Disposer d’un compte Azure actif
  • Il est recommandé d’utiliser un IDE comme Visual Studio Code ou Jupyter Notebook pour le développement de modèles AI

PROGRAMME DE NOTRE FORMATION Azure AI Services

 

INTRODUCTION À L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET À AZURE AI

  • Définition et principes de base de l’intelligence artificielle
  • Présentation des services Azure AI et de leurs applications
  • Comprendre les termes liés à l’IA et leur signification dans Azure
  • Les enjeux et défis pour les ingénieurs IA
  • Importance de l’IA responsable dans le développement technologique

 

DÉCOUVERTE DES CAPACITÉS DE AZURE MACHINE LEARNING

  • Présentation de l’environnement Azure Machine Learning
  • Création, déploiement et gestion de modèles avec Azure ML
  • Utilisation des outils de Machine Learning pour des cas pratiques
  • Exploration des modèles pré-entraînés disponibles sur Azure

 

UTILISATION DES SERVICES AI D’AZURE

  • Introduction aux différents services Azure AI (Computer Vision, Text Analytics)
  • Provisionnement d’une ressource de service Azure AI
  • Identification des endpoints et des clés d’accès
  • Utilisation des APIs REST et des SDKs pour interagir avec les services Azure AI
  • TP : Utilisation de Text Analytics pour analyser le sentiment d’un texte

 

SÉCURISATION

  • Comprendre les méthodes d’authentification et de sécurité réseau
  • Implémentation des meilleures pratiques de sécurité pour les services Azure AI
  • Gestion des accès et des identités

 

SURVEILLANCE ET GESTION

  • Techniques de monitoring des coûts et de création d’alertes
  • Visualisation des métriques et gestion des journaux de diagnostic
  • Importance de la surveillance continue pour la performance des services AI

 

DÉPLOIEMENT DES SERVICES AZURE AI DANS DES CONTENEURS

  • Introduction aux principes de base des conteneurs
  • Utilisation des conteneurs pour déployer des services Azure AI
  • Avantages de l’utilisation des conteneurs pour l’isolation et la portabilité des applications
  • TP : Déploiement d’un service Azure AI dans un conteneur Docker

 

Pour aller plus loin

Formation Azure DevOps Services

Formation Azure Terraform

Formation Terraform

Langues et Lieux disponibles

Langues

  • Français
  • Anglais / English

Lieux

  • France entière
    • Paris
    • Lille
    • Reims
    • Lyon
    • Toulouse
    • Bordeaux
    • Montpellier
    • Nice
    • Sophia Antipolis
    • Marseille
    • Aix-en-Provence
    • Nantes
    • Rennes
    • Strasbourg
    • Grenoble
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  • Luxembourg

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