Nouvelle Formation
Formation Implémentation d’IA Générative : les facteurs clés de succès
- IA
- Formation détaillée
Découvrez les couches essentielles au déploiement d’IA Génératives : applicatif, middleware et infrastructure
Objectifs
- Maîtriser les différentes architectures de modèles génératifs tels que les modèles de langage large (LLM) et les GAN
- Implémenter, optimiser et déployer des modèles d'IA générative en utilisant des frameworks modernes
- Développer et implémenter des agents d'IA, réaliser le fine-tuning de modèles, appliquer le retrieval-augmented generation (RAG) et déployer des solutions sur des architectures cloud
- Construire et structurer une équipe efficace autour des technologies d'IA générative pour répondre aux besoins technologiques spécifiques de l'entreprise
Programme
1 – Introduction à l’IA Générative
Concepts Fondamentaux de l’IA Générative
- Définition et principes de fonctionnement
- Historique et évolution
- Comparaison avec d’autres types d’IA
2 – Architectures des grands modèles de langage (LLM)
Introduction aux LLM
- Présentation des grands modèles de langage comme GPT (Generative Pre-trained Transformer)
- Applications des LLM dans divers secteurs (chatbots, assistants virtuels, etc.)
Structure et Fonctionnement des LLM
- Architecture des transformeurs
- Mécanismes d’attention (self-attention, attention multi-têtes)
- Processus de pré-entraînement et de fine-tuning
- Modèles de fondation
Implémentation des LLM
- Utilisation de frameworks comme TensorFlow et PyTorch
- Entraînement de LLM
- Optimisation des hyperparamètres
Chain Framework
- Présentation de LangChain (et concurrents) pour le développement d’applications de chaînes de langage
- Utilisation de LangChain pour intégrer et orchestrer plusieurs LLM
- Exemples d’applications pratiques avec LangChain
- Autres alternatives
3 – Architectures des Generative Adversarial Networks (GAN)
- Introduction aux GAN
- Principe des réseaux antagonistes génératifs
- Types de GAN (DCGAN, CycleGAN, StyleGAN)
- Implémentation des GAN
- Développement d’un GAN simple
- Entraînement et ajustement des modèles
4 – Développement d’Agents et Outils Associés
Développement d’Agents Basés sur l’IA
- Introduction aux agents conversationnels et intelligents
- Frameworks pour le développement d’agents (LangChain, OpenAI API)
- Cas d’utilisation des agents dans différents domaines
Fine-Tuning et RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Techniques de fine-tuning pour adapter les modèles à des tâches spécifiques
- Merging de LLM
- Exemples pratiques de Finetuning dans des applications réelles
- Introduction au RAG pour améliorer la génération de contenu en utilisant des bases de données externes
- Exemples pratiques de RAG dans des applications réelles
5 – Déploiement et Scalabilité des Modèles d’IA Générative
Outils et Frameworks pour le Déploiement
- Introduction aux plateformes cloud (AWS, Google Cloud, Azure)
- Utilisation de frameworks tels que TensorFlow Serving, ONNX
Architectures Cloud Populaires et Outils
- Présentation des architectures cloud les plus utilisées
- Introduction à AWS Bedrock pour le déploiement de modèles d’IA
- Cas d’utilisation et avantages des solutions cloud pour l’IA générative
Stratégies de Déploiement
- Déploiement en production des modèles génératifs
- Gestion de la scalabilité et optimisation des performances
- Techniques de conteneurisation (Docker, Kubernetes)
6 – Sécurité, Éthique et Régulation
Sécurité et Confidentialité
- Problématiques de sécurité dans l’IA générative
- Techniques pour assurer la confidentialité des données
Éthique de l’IA Générative
- Gestion des biais et équité des modèles
- Implications éthiques et sociales de l’IA générative
Régulations et Législations
- Cadres légaux et régulations en vigueur
- Conformité et meilleures pratiques
7 – Perspectives Futures et Innovations
Tendances Actuelles et Futures
- Innovations récentes dans l’IA générative
- Applications émergentes et nouveaux défis
8 – Construire son Équipe autour de l’IA Générative
Bien choisir ses talents
- Identification des compétences nécessaires : Data Scientist, Data Engineer, Machine Learning Engineer, etc.
- Rôles et responsabilités au sein d’une équipe dédiée à l’IA Générative
- Stratégies pour attirer et retenir les talents spécialisés en IA Générative
9 – Études de Cas et Projets Pratiques
Études de Cas Réels
- Analyse de projets réels utilisant des modèles génératifs
- Impact sur les entreprises et les industries
- Optimisation et déploiement de modèles en environnement simulé
Ce programme a été mis à jour le 10 juillet 2024.
Afficher plusÀ qui s’adresse
cette formation ?
Public
Chefs de projets, décideurs, innovation, architectes de données, responsables techniques impliqués dans des projets d'IA.
Prérequis
Aucun
Osez vous former à l’excellence
- Un décryptage des tendances
- Une « Bubble Care » d’exception
- Partager avec ses pairs
- Des espaces premium
Animateur
Le mot de l'animateur
« Dans le monde dynamique de l'IA, l'IA Générative se positionne comme un levier de transformation incontournable. Que ce soit pour créer des contenus, développer des agents conversationnels ou générer des données synthétiques, les modèles génératifs révolutionnent nos façons de travailler et d'innover. Durant ces deux jours de formation, je vous guiderai à travers les différentes couches de cette technologie, de l'infrastructure jusqu'aux applications concrètes.
Fort de plus de dix ans d'expérience en projets IA, je vous fournirai les clés pour réussir vos déploiements d'IA Générative et constituer une équipe capable de répondre aux défis technologiques de demain. »
Fort de plus de dix ans d'expérience en projets IA, je vous fournirai les clés pour réussir vos déploiements d'IA Générative et constituer une équipe capable de répondre aux défis technologiques de demain. »
Adrian PELLEGRINI
Découvrir l'animateurModalités
Méthodologie pédagogique
Cette formation concrète et pragmatique est illustrée par de nombreux exemples pratiques issus d’une expérience et d’un savoir-faire acquis sur de nombreux projets de taille variée au sein d’établissements et d’entreprises de différents secteurs. Support de cours téléchargeable en début de formation.
Méthodologie d’évaluation
Le stagiaire reçoit en amont de la formation un questionnaire permettant de mesurer les compétences, profil et attentes du stagiaire. Tout au long de la formation, les stagiaires sont évalués au moyen de différentes méthodes (quizz, ateliers, exercices et/ou de travaux pratiques, etc.) permettant de vérifier l'atteinte des objectifs. Un questionnaire d'évaluation à chaud est soumis à chaque stagiaire en fin de formation pour s’assurer de l’adéquation des acquis de la formation avec les attentes du stagiaire. Une attestation de réalisation de la formation est remise au stagiaire.
Osez vous former à l’excellence
Une vision globale pour réussir sa transformation
Un environnement propice
à la réflexion
Des opportunités de networking pour s’enrichir
Des espaces premium pour des formations d'exception
À qui s’adresse
cette formation ?
Public
Chefs de projets, décideurs, innovation, architectes de données, responsables techniques impliqués dans des projets d'IA.
Prérequis
Aucun
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