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Ingénieur IA associé pour les scientifiques de données
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Inclus avec PremiumDescription du cursus
Ingénieur IA associé pour les scientifiques de données
Devenez ingénieur en IA : De la science des données à l'IA prête pour la production
Commencez votre parcours pour devenir ingénieur en IA en acquérant les compétences essentielles pour faire passer les modèles d'IA du développement au déploiement. Dans ce cursus, vous acquerrez une expérience pratique des dernières technologies d'IA et des meilleures pratiques, ce qui vous permettra de créer des solutions d'IA robustes et prêtes pour la production.Maîtriser le cycle de développement de l'IA
Progresser dans les étapes clés du processus de développement de l'IA, y compris :- Formation et évaluation de modèles d'apprentissage automatique à l'aide de bibliothèques Python telles que scikit-learn et PyTorch.
- Travailler avec des ensembles de données du monde réel pour résoudre des problèmes pratiques dans divers domaines.
- L'amélioration des grands modèles linguistiques (LLM) de pointe, comme Llama 3, pour les tâches liées au langage naturel.
- Intégrer des modèles d'IA dans des applications à l'aide de frameworks tels que LangChain
- Appliquer les principes MLOps pour garantir des déploiements d'IA fiables et évolutifs.
Acquérir une expérience pratique des technologies de pointe en matière d'IA
Explorez les outils et les techniques à l'origine de la révolution de l'IA grâce à une expérience pratique des architectures d'apprentissage profond, notamment les CNN, les RNN, les LSTM et les GRU. Vous travaillerez également avec des modèles basés sur des transformateurs et leurs applications dans le traitement du langage naturel, ce qui vous permettra de mieux comprendre leur impact sur l'IA moderne. En outre, vous apprendrez des méthodes d'IA explicables pour construire des systèmes d'IA transparents et responsables, tout en appliquant des pratiques d'IA responsables pour gérer efficacement les données tout au long du cycle de vie de l'IA.Des LLM à la production : Mettre l'IA en pratique
Appliquez vos compétences à des scénarios réels qui reflètent les défis auxquels sont confrontés les ingénieurs en IA. Vous apprendrez à affiner des LLM comme Llama 3 sur des ensembles de données personnalisés, à les intégrer dans des applications à l'aide de LangChain et à déployer ces solutions dans des environnements de production. Découvrez comment les principes MLOps tels que les tests, le contrôle de version et l'intégration continue peuvent vous aider à construire des systèmes d'IA fiables et évolutifs.Conçu pour les Data Scientists en transition vers l'ingénierie de l'IA
Ce cursus est idéal pour les data scientists qui cherchent à élargir leurs compétences et à occuper des fonctions d'ingénierie de l'IA. En vous appuyant sur vos connaissances existantes en matière d'apprentissage automatique et de Python, vous acquerrez les compétences supplémentaires nécessaires pour concevoir, développer et déployer des solutions d'IA de niveau production. Aucune expérience préalable en matière d'ingénierie de l'IA ou de MLOps n'est requise.Lancez votre carrière en tant qu'ingénieur en IA
À l'issue de ce cursus, vous aurez l'assurance et le portefeuille nécessaires pour :- Postulez à des postes d'ingénieurs en IA dans tous les secteurs d'activité
- Collaborer avec des équipes interfonctionnelles pour fournir des solutions d'IA de bout en bout.
- Mettre en œuvre des pratiques d'IA responsables et construire des systèmes d'IA dignes de confiance
- Restez à la pointe de l'évolution rapide du paysage de l'IA
Conditions préalables
Il n’y a pas de prérequis pour ce parcoursCourse
"Développez vos compétences en apprentissage automatique avec scikit-learn en Python. Faites des prédictions!"
Course
Apprenez à regrouper, transformer, visualiser et extraire des informations à partir d'ensembles de données non marquées en utilisant scikit-learn et scipy.
Course
Naviguez et utilisez le vaste référentiel de modèles et d'ensembles de données disponibles sur le Hugging Face Hub.
Course
Apprenez à créer votre premier réseau neuronal, à ajuster les hyperparamètres et à résoudre les problèmes de classification et de régression avec PyTorch.
Course
Gain the essential skills using Scikit-learn, SHAP, and LIME to test and build transparent, trustworthy, and accountable AI systems.
Course
Learn about fundamental deep learning architectures such as CNNs, RNNs, LSTMs, and GRUs for modeling image and sequential data.
Project
Develop a multi-input model to classify characters from scanned documents.
Course
Learn the theory behind responsibly managing your data for any AI project, from start to finish and beyond.
Course
Apprenez les rouages des LLM et l'architecture révolutionnaire des transformateurs sur laquelle ils reposent !
Project
Use LLMs to solve diverse language tasks for a car dealership company.
Course
Explore the latest techniques for running the Llama LLM locally and integrating it within your stack.
Course
Course
Learn about modularity, documentation, and automated testing to help you solve data science problems more quickly and reliably.
Course
Découvrez les principes fondamentaux de Git pour le contrôle des versions dans vos projets de logiciels et de données.
Course
Maîtrisez les tests Python : Apprenez des méthodes, créez des vérifications et assurez-vous d'un code sans erreur avec pytest et unittest.
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