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Formation Small Language Models

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Formation AutoML avec H2O.ai

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Formation Spark MLlib : Machine Learning distribué

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Formation Certification GCP Professional ML Engineer

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Formation Milvus

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Formation AWS Machine Learning Engineer Associate

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Formation Certification AWS AI Practitioner

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Formation Certification Azure AI Apps and Agents Developer (AI-103)

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Formation Certification Azure AI Fundamentals (AI-901)

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Formation Dify

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Formation AutoGen : L’Agentic AI

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Formation ONNX Edge AI Deploy

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Formation XGBoost

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Formation Altair AI Studio

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Formation Microsoft Machine Learning Operations Engineer

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Formation Gen AI : Développer une IA Générative

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Formation BentoML :  Simplifiez le déploiement ML

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Formation Keras : maîtriser le deep learning

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Formation Amazon Bedrock

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Formation Trino

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Formation GuardRails AI : Corriger les erreurs de l’IA

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Formation MindsDB : AI Fine-Tuning

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Formation Kusto : KQL

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Formation OpenCV : Framework Python pour la reconnaissance d’images

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Formation DataProc

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Formation Deepset

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Formation MediaPipe

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Formation Dataiku Avancé

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Formation Amazon SageMaker AI : ML Engineering et MLOps

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Formation MLOPS : Machine Learning de pointe

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Formation ZenML : le meilleur du MLOPS

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Formation Gestion du cycle de vie des modèles avec MLflow

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Formation Data Version Control : gestion avancée des données

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Formation Kubeflow

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Formation Gemini Enterprise Agent Platform

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Formation SAS Data Management et IA

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Formation Dataiku : La plateforme DSS

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Formation Explainable AI (XAI)

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Formation Python : Analyse de Données

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Formation Apprentissage par Renforcement

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Formation PyCaret

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Formation SynapseML

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Formation Graph Analytics et Machine Learning avec TigerGraph

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Formation découverte de l’Intelligence Artificielle

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Formation Azure Machine Learning

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Formation Introduction Maîtriser les bases du Machine Learning : une approche pratique

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Formation Julia : Data Science

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Formation Introduction au Machine Learning avec Scikit-learn

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Formation IA : État de l’Art

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Formation Apache Spark V4 et Tuning avancée

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Formation Apache Spark V4 et Machine Learning

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Formation Machine Learning

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Pourquoi se former au Machine Learning ?

Le machine learning est un domaine en pleine croissance et les entreprises de tous secteurs ont désormais besoin d’expert dans ce domaine afin d’extraire des informations significatives sur leurs données. Les techniques de machine learning peuvent être appliquées à de nombreux domaines comme la prédiction de tendances de marché ou la reconnaissance d’image.

Pipelines de données performants

Nos formations vous permettront d’acquérir une connaissance approfondie des concepts liés au machine learning, et ce, quel que soit votre niveau ou vos outils de prédilections. Vous pourrez apprendre à utiliser aussi bien Azure Machine learning, Python ou bien Kubeflow pour déployer des pipelines sur Kubernetes.

Un Organisme de formation référencé

Ambient IT est un organisme de formation éligible au plan de financement des entreprises.

Pionnier dans la formation des dernières technologies en vogue. Nous sommes les premiers à enseigner Kubernetes en Europe.

Depuis 2017, nous formons plusieurs centaines d’ingénieurs chaque année, en France, en Suisse, et même aux États Unis.

Nous sommes certifiés Qualiopi et Datadock, les 2 principaux labels gouvernementaux.

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FORMATIONS

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Pour vos besoins d’expertise que vous ne trouvez nulle part ailleurs, n’hésitez pas à nous contacter.

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