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

Le cours AI-300 : Operationalize machine learning and generative AI solutions remplace le cours DP-100, qui sera retiré en avril 2026.

Cours AI-300 : Operationalize machine learning and generative AI solutions

Présentation du cours 

Le cours AI-300 Opérationnalisation du machine learning et des solutions d'IA générative prépare les apprenants à concevoir, implémenter et exploiter 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'intelligence artificielle sécurisée et évolutive, la gestion du cycle de vie complet des modèles de machine learning traditionnels avec Azure Machine Learning, ainsi que le déploiement, l'évaluation, la surveillance et l'optimisation des applications et agents d'IA générative à l'aide de Microsoft Foundry.

Les apprenants acquerront des connaissances pratiques sur l'automatisation, l'intégration continue et la livraison, l'infrastructure en tant que code et l'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 supplémentaire.

Promotion valable jusqu'au 31 décembre 2026. Examen à une chance disponible uniquement en mode Virtuel - Téléformation. Non applicable en mode Auto-apprentissage.

Ce que comprend le cours officiel Microsoft chez Nanfor

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

Découvrir tous les composants

Objectifs de la formation

À la fin du cours AI‑300 : Operationalize machine learning and generative AI solutions, l'apprenant sera capable de :

• Concevoir et déployer des solutions d'IA prêtes pour la production sur Microsoft Azure.
  
• Gérer le cycle de vie complet des modèles de Machine Learning en utilisant les pratiques MLOps.
  
• Déployer, évaluer, surveiller et optimiser des applications d'IA générative (GenAIOps).
  
• Automatiser les processus d'entraînement, de déploiement et d'évaluation via CI/CD.
  Mettre en œuvre l'infrastructure en tant que code et des 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 des projets d'IA d'entreprise.

Prérequis

Pour tirer le meilleur parti du 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 :
  • Contrôle de version (Git).
    
  • Pipelines CI/CD.
    
  • 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.

Niveau : Intermédiaire  -  Produit : Azure  -  Rôle : Ingénieur IA, Data Scientist

À qui s'adresse ce cours ?

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

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

Éléments de la collection AI-300 de Microsoft Learn

• Opérationnalisation des modèles de machine learning (MLOps) (7 modules)
• Opérationnalisation des applications d'IA générative (GenAIOps) (6 modules)

Contenu du cours Opérationnalisation du machine learning et des solutions d'IA générative - Programme

Unité 1 : Implémentation des solutions d'IA générative et de machine learning

• Conception d'une solution d'entraînement de Machine Learning
  
• Expérimentation avec Azure Machine Learning
  
• Optimisation de l'entraînement de modèles dans Azure Machine Learning
  
• Réalisation de l'ajustement des hyperparamètres avec Azure Machine Learning

Laboratoires

• Étude de cas : Conception d'une solution de Machine Learning
  
• Étude de cas : Conception d'une solution d'ingestion de données
  
• Étude de cas : Choix du service d'entraînement du modèle
  
• Étude de cas : 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 des solutions d'IA générative et de machine learning

• Exécution de pipelines dans Azure Machine Learning
  
• Planification et préparation d'une solution MLOps avec Azure Machine Learning
  
• Automatisation du modèle d'entraînement avec des actions GitHub
  
• Déploiement et surveillance d'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 des solutions d'IA générative et de machine learning

• Planifier et préparer une solution GenAIOps
  
• Gérer les indications 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'indications et d'agents
  
• Exercice : Concevoir et optimiser des indications

Unité 4 : Implémentation des solutions d'IA générative et de machine learning

• Automatisation des évaluations d'IA avec les actions GitHub 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 ajustement 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, Machine learning

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Questions Fréquentes

Ce cours convient-il aux débutants en Intelligence Artificielle ?

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

Qu'est-ce qui distingue 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 comprend la conception, le déploiement, l'évaluation et l'optimisation des applications et 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 avec l'examen AI-300 et avec 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 support toujours à vos côtés. Elle se déroule dans la salle 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 peuvent également être organisées sur demande.