AI-300 : Mettre en œuvre des solutions d’apprentissage automatique et d’IA générative - Certification associée

Le cours AI-300 : Opérationnaliser les solutions d'apprentissage automatique et d'IA générative remplace le cours DP-100, qui a été retiré en avril 2026.

Cours AI-300 : Opérationnaliser les solutions d'apprentissage automatique et d'IA générative

Aperçu du cours

Le cours AI-300 Opérationnalisation de l'apprentissage automatique et des solutions d'intelligence artificielle générative prépare les apprenants à concevoir, implémenter et opérer des solutions d'opérations de Machine Learning (MLOps) et d'opérations d'intelligence artificielle générative (GenAIOps) sur Azure. Il couvre la création d'une infrastructure d'IA sécurisée et évolutive, la gestion du cycle de vie complet des modèles d'apprentissage automatique traditionnels avec Azure Machine Learning, ainsi que le déploiement, l'évaluation, la surveillance et l'optimisation des applications et agents d'intelligence artificielle générative à l'aide de Microsoft Foundry.

Les apprenants acquerront des connaissances pratiques en matière d'automatisation, d'intégration et de livraison continues, d'infrastructure en tant que code et d'observabilité en utilisant des outils tels que GitHub Actions, Azure CLI et Bicep.

Le cours met l'accent sur la collaboration avec les équipes de science des données et de DevOps pour fournir des systèmes d'IA fiables et prêts pour la production, alignés sur les meilleures pratiques modernes de MLOps et GenAIOps.

Cours virtuel avec examen de certification inclus en cadeau. Ne manquez pas cette opportunité ! L'examen est évalué à 126 € + TVA et est inclus sans coût additionnel.

Promotion valable jusqu'au 30 juin 2026. Examen à une seule tentative disponible uniquement en mode Virtuel - Téléformation. Non applicable au mode Auto-apprentissage.

Ce que comprend le cours officiel Microsoft chez Nanfor

Le cours comprend du matériel officiel Microsoft Learn, des présentations de tuteurs experts, des laboratoires officiels, des tutorats spécialisés, des sessions personnalisées avec un tuteur expert, une préparation à la certification et un certificat d'achèvement, combinant des contenus officiels avec l'accompagnement expert de Nanfor.

Découvrir tous les composants

Objectifs de la formation

À la fin du cours AI‑300 : Opérationnaliser l'apprentissage automatique et les solutions d'IA générative, l'apprenant sera capable de :

• Concevoir et implémenter des solutions d'IA prêtes pour la production dans Microsoft Azure.
  
• Opérer le cycle de vie complet des modèles de Machine Learning via les pratiques MLOps.
  
• Déployer, évaluer, surveiller et optimiser les applications d'IA générative (GenAIOps).
  
• Automatiser les processus d'entraînement, de déploiement et d'évaluation via CI/CD.
  Implémenter l'infrastructure en tant que code et les flux automatisés avec GitHub Actions.
  
• Surveiller les performances, la qualité et la traçabilité des modèles et agents d'IA dans des environnements de production.
  
• Collaborer efficacement avec les équipes de Data Science et DevOps sur les projets d'IA d'entreprise.

Prérequis

Pour suivre correctement le cours AI‑300, il est recommandé que l'apprenant ait :

• Une expérience préalable en Python.
  
• Des connaissances fondamentales en Machine Learning.
  
• Une familiarité avec Microsoft Azure ou les environnements cloud.
  
• Des connaissances de base en DevOps, telles que :
  • Le contrôle de version (Git).
    
  • Les pipelines CI/CD.
    
  • L'utilisation de la ligne de commande (CLI).

Ce cours n'est pas introductif et s'adresse aux profils techniques qui travaillent déjà ou souhaitent travailler avec l'IA dans des environnements de production.

Nanfor, centre de formation TIC officiel de Microsoft

Nanfor est un centre de formation TIC sur mesure, spécialisé dans la formation technologique pour les professionnels et les entreprises, et est officiellement agréé par Microsoft en tant que :

• Microsoft Solutions Partner – Training Services
• Microsoft Cloud Partner

Ces homologations attestent que Nanfor respecte les normes officielles de Microsoft pour dispenser une formation technique, en utilisant des contenus officiels et des formateurs certifiés Microsoft (MCTs), garantissant la qualité, la mise à jour continue et l'alignement avec les certifications officielles. 

Niveau : Intermédiaire  -  Produit : Azure  -  Rôle : Ingénieur IA, Scientifique de données

À qui s'adresse ce cours ?

Ce cours est conçu pour les scientifiques de données, les ingénieurs en apprentissage automatique et les professionnels DevOps qui souhaitent concevoir et opérer des solutions d'intelligence artificielle de niveau production sur Azure.

Il convient aux apprenants ayant une expérience en Python, une connaissance fondamentale des concepts d'apprentissage automatique et des connaissances de base des pratiques DevOps, telles que le contrôle de version, le CI/CD et les outils de ligne de commande, qui se préparent à implémenter des flux de travail MLOps et GenAIOps à l'aide des services natifs d'Azure.

Éléments de la collection AI-300 de Microsoft Learn

• Opérationnalisation des modèles d'apprentissage automatique (MLOps) (7 modules)
• Opérationnalisation des applications d'IA génératives (GenAIOps) (6 modules)

Contenu du cours Opérationnalisation de l'apprentissage automatique et des solutions d'IA générative - Programme

Unité 1 : Implémentation de solutions d'IA générative et d'apprentissage automatique

• Concevoir une solution d'entraînement de Machine Learning
  
• Expérimenter avec Azure Machine Learning
  
• Optimiser l'entraînement de modèles dans Azure Machine Learning
  
• Effectuer l'ajustement d'hyperparamètres avec Azure Machine Learning

Laboratoires

• Cas pratique : Conception d'une solution de Machine Learning
  
• Cas pratique : Conception d'une solution d'ingestion de données
  
• Cas pratique : Choix du service d'entraînement du modèle
  
• Cas pratique : Conception d'une solution de déploiement de modèles
  
• Exercice : Recherche du meilleur modèle de classification avec Azure Machine Learning
  
• Exercice : Optimisation de l'entraînement de modèles dans Azure Machine Learning
  
• Exercice : Réalisation de l'ajustement des hyperparamètres avec un travail de balayage

Unité 2 : Implémentation de solutions d'IA générative et d'apprentissage automatique

• Exécuter des pipelines dans Azure Machine Learning
  
• Planifier et préparer une solution MLOps avec Azure Machine Learning
  
• Automatiser l'entraînement de modèles avec GitHub Actions
  
• Déployer et surveiller un modèle dans Azure Machine Learning

Laboratoires

• Exercice : Exécution de pipelines dans Azure Machine Learning
  
• Exercice : Déployer et surveiller un modèle dans Azure Machine Learning

Unité 3 : Implémentation de solutions d'IA générative et d'apprentissage automatique

• Planifier et préparer une solution GenAIOps
  
• Gérer les invites d'agents dans Microsoft Foundry avec GitHub
  
• Évaluer et optimiser les agents d'IA à l'aide d'expériences structurées

Laboratoires

• Exercice : Planifier et préparer une solution GenAIOps
  
• Exercice : Développement de versions d'invites et d'agents
  
• Exercice : Concevoir et optimiser les invites

Unité 4 : Implémentation de solutions d'IA générative et d'apprentissage automatique

• Automatisation des évaluations d'IA avec GitHub Actions et Microsoft Foundry
  
• Implémentation de l'observabilité et de la surveillance des charges de travail d'IA générative
  
• Optimisation et ajustement des agents d'IA pour la production

Laboratoires

• Exercice : Évaluation automatisée avec des évaluateurs cloud
  
• Exercice : Surveillance et suivi de l'agent d'IA générative
  
• Exercice : Optimisation des agents d'IA avec un réglage précis

Langue

• Cours : Anglais / Espagnol
• Labs : Anglais / Espagnol

Certification Microsoft associée : Machine Learning Operations (MLOps) Engineer Associate

Microsoft Certified : Machine Learning Operations (MLOps) Engineer Associate

Le cours AI-300 de Nanfor prépare à la certification officielle Microsoft Machine Learning Operations (MLOps) Engineer Associate

Niveau : Intermédiaire
Rôle : Ingénieur IA
Produit : Azure Machine Learning, Microsoft Foundry
Sujet : Intelligence artificielle, Apprentissage automatique

Foire aux questions

Ce cours est-il adapté aux débutants en Intelligence Artificielle ?

Non. AI‑300 est conçu pour les profils techniques ayant une expérience préalable en machine learning, programmation et Azure. Son objectif est de déployer des solutions d'IA dans des environnements de production réels.

Qu'est-ce qui différencie ce cours des autres cours d'IA sur Azure ?

Ce cours se concentre sur l'opérationnalisation des solutions d'IA, en appliquant les pratiques MLOps et GenAIOps, l'automatisation, la surveillance et la scalabilité, au-delà de l'entraînement des modèles.

Les solutions d'IA générative sont-elles abordées ?

Oui. Le cours inclut la conception, le déploiement, l'évaluation et l'optimisation d'applications et d'agents d'IA générative à l'aide d'outils tels que Microsoft Foundry.

Quels outils sont utilisés pendant le cours ?

Le cours utilise des outils clés de l'écosystème Microsoft, tels que :

• Azure Machine Learning
  
• Microsoft Foundry
  
• GitHub Actions
  
• Azure CLI et automatisation CI/CD

Ce cours prépare-t-il à une certification officielle Microsoft ?

Oui. Le contenu du cours est aligné sur l'examen AI‑300 et sur la certification Microsoft Certified : Machine Learning Operations (MLOps) Engineer Associate.

Quelle est la durée et la modalité du cours ?

La formation est virtuelle - téléformation avec un support toujours à vos côtés. Elle se déroule dans la salle de classe virtuelle de Nanfor, avec un accès de 3 mois et la possibilité de prolonger d'un mois (non disponible pour les formations subventionnées).

Des formations en présentiel ou en téléprésentiel sont également possibles sur demande.