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, retiré en avril 2026.

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

Aperçu du cours

Le cours AI-300 Opérationnalisation de l'apprentissage automatique et des solutions d'IA 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'intelligence artificielle sécurisée et évolutive, la gestion du cycle de vie complet des modèles d'apprentissage automatique traditionnels avec Azure Machine Learning et l'implémentation, l'évaluation, la surveillance et l'optimisation d'applications et d'agents d'IA générative en utilisant Microsoft Foundry.

Les apprenants acquerront des connaissances pratiques en automatisation, intégration et livraison continues, infrastructure as code et 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 d'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 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 des contenus officiels avec l'accompagnement expert de Nanfor.

Découvrir tous les composants

Objectifs de la formation

À l'issue du cours AI-300 : Operationalize machine learning and generative AI solutions, l'apprenant sera capable de :

• Concevoir et implémenter des solutions d'IA prêtes pour la production sur Microsoft Azure.
  
• Opérer le cycle de vie complet des modèles de Machine Learning en utilisant 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 les environnements de production.
  
• Collaborer efficacement avec les équipes de Data Science et DevOps sur des projets d'IA d'entreprise.

Prérequis

Pour tirer pleinement 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 à des 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 de 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 d'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 à l'aide de 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

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

• Exécution de pipelines dans Azure Machine Learning
  
• Planification et préparation d'une solution MLOps avec Azure Machine Learning
  
• Automatisation du modèle d'entraînement avec GitHub Actions
  
• Déploiement et surveillance d'un modèle dans Azure Machine Learning

Laboratoires

• Exercice : Exécution de pipelines dans Azure Machine Learning
  
• Exercice : Implémenter 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 indications des agents dans Microsoft Foundry avec GitHub
  
• Évaluer et optimiser les agents d'IA par des expériences structurées

Laboratoires

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

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

• Automatisation des évaluations d'IA avec GitHub Actions et Microsoft Foundry
  
• Mise en œuvre 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 dans le cloud
  
• Exercice : Surveillance et suivi de l'agent d'IA générative
  
• Exercice : Optimisation des agents d'IA par 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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Foire aux questions

Ce cours est-il adapté aux débutants en intelligence artificielle ?

Non. L'AI-300 est conçu pour les profils techniques ayant une expérience préalable en machine learning, programmation et Azure. Son objectif est d'apporter des solutions d'IA à 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 l'évolutivité, 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 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 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 supplémentaire (non disponible pour les formations subventionnées).

Des formations en présentiel ou en téléprésentiel peuvent également être organisées sur demande.