Concepts de base de Microsoft Azure AI

• Comprendre les bases de l'IA et d'Azure.

• Utiliser Azure AI pour développer et déployer des modèles d'IA.

• Créer et entraîner des modèles d'IA avec Python, TensorFlow, et PyTorch.

• Déployer des modèles d'IA sur Azure.

• Créer des bots et analyser des données avec Azure AI.

• Appliquer des pratiques de sécurité, d'éthique, et de gouvernance en IA.

• Réaliser des projets pratiques en utilisant les services Azure AI.

• Connaissances informatiques de base.

• Compétences en programmation, surtout en Python.

• Bases de l'apprentissage automatique.

• Notions de cloud computing.

• Compétences de base en mathématiques et statistiques.

• Compréhension de l'anglais technique.

Module 1: Introduction à Azure et à l'IA

• Présentation d'Azure : Tour d'horizon des services Azure et introduction à l'IA.

• Concepts fondamentaux de l'IA : Comprendre les bases de l'intelligence artificielle, y compris l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.

Module 2: Exploration des Services Azure AI

• Azure Cognitive Services : Utilisation des API pour la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, etc.

• Azure Machine Learning : Introduction aux outils de machine learning d'Azure, y compris Azure Machine Learning Studio.

Module 3: Développement de Modèles d'IA

• Python et Bibliothèques d'IA : Utilisation de Python et de bibliothèques populaires comme TensorFlow et PyTorch pour développer des modèles d'IA.

• Processus d'Entraînement : Entraîner, valider et évaluer des modèles d'apprentissage automatique.

• Déploiement de Modèles : Techniques pour déployer des modèles d'IA sur Azure.

Module 4: Applications Pratiques de l'IA

• Bots et Assistants Virtuels : Création de bots avec Azure Bot Service.

• Analyse de Données Avancée : Utilisation de l'IA pour l'analyse de données avec Azure Data Lake et Azure Synapse Analytics.

Module 5: Sécurité, Éthique et Gouvernance

• Sécurité des Données : Meilleures pratiques pour protéger les données utilisées par les modèles d'IA.

• Éthique dans l'IA : Considérations éthiques et biais dans l'IA.

• Gouvernance de l'IA : Mise en place de politiques pour la gestion de l'IA dans les entreprises.

Module 6: Projets et Études de Cas

• Études de Cas : Analyse de projets réels utilisant Azure AI.

• Projets Pratiques : Réalisation de projets concrets pour appliquer les connaissances acquises.