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

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

Description générale du cours 

Le cours AI-300 Opérationnalisation de l'apprentissage automatique et des solutions d'intelligence artificielle générative, prépare les élèves à concevoir, mettre en œuvre 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 traditionnels d'apprentissage automatique avec Azure Machine Learning et la mise en œuvre, l'évaluation, la surveillance et l'optimisation des applications et des agents d'intelligence artificielle générative à l'aide de Microsoft Foundry.

Les élèves acquerront des connaissances pratiques sur l'automatisation, l'intégration continue et la livraison, l'infrastructure en tant que code et l'observabilité à l'aide d'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 DevOps pour fournir des systèmes d'intelligence artificielle fiables et prêts pour la production, alignés sur les meilleures pratiques modernes de MLOps et de GenAIOps.

Cours virtuel avec examen de certification inclus en cadeau. Ne laissez pas passer cette occasion ! L'examen est évalué à 126 € + TVA et est inclus sans frais supplémentaires.

Promotion valable jusqu'au 31 décembre 2026. Examen avec une seule tentative disponible uniquement en mode Virtuel - Formation à distance.

Ce qui est inclus dans le cours officiel Microsoft chez Nanfor

Le cours comprend du matériel officiel de Microsoft Learn, des présentations par des formateurs experts, des laboratoires officiels, des tutorats spécialisés, des sessions personnalisées avec un formateur 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 la fin du cours AI‑300: Operationalize machine learning and generative AI solutions, l'élève sera capable de :

• Concevoir et mettre en œuvre des solutions d'IA prêtes pour la production sur Microsoft Azure.
  
• Exploiter le cycle de vie complet des modèles de Machine Learning à l'aide des pratiques MLOps.
  
• Déployer, évaluer, surveiller et optimiser les applications d'IA générative (GenAIOps).
  
• Automatiser les processus d'entraînement, de déploiement et d'évaluation à l'aide de 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 des agents d'IA dans des environnements de production.
  
• Collaborer efficacement avec les équipes de Data Science et DevOps sur des projets d'IA en entreprise.

Prérequis

Pour tirer pleinement parti du cours AI‑300, il est recommandé que l'élève possède :

• 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 l'interface de ligne de commande (CLI).

Ce cours n'est pas une introduction 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 data scientists, 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 élèves ayant une expérience en Python, des connaissances fondamentales des concepts d'apprentissage automatique et des connaissances de base des pratiques DevOps, telles que le contrôle de version du code, CI/CD et les outils en ligne de commande, qui se préparent à mettre en œuvre 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 générative (GenAIOps) (6 modules)

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

Unité 1 : Mise en œuvre des 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 sur Azure Machine Learning
  
• Réalisation du réglage 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 mise en œuvre des modèles
  
• Exercice : Recherche du meilleur modèle de classification avec Azure Machine Learning
  
• Exercice : Optimisation de l'entraînement des modèles sur Azure Machine Learning
  
• Exercice : Réalisation du réglage des hyperparamètres avec un travail de balayage

Unité 2 : Mise en œuvre des 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 des actions GitHub
  
• Mise en œuvre et surveillance d'un modèle sur Azure Machine Learning

Laboratoires

• Exercice : Exécution de pipelines dans Azure Machine Learning
  
• Exercice : Mettre en œuvre et surveiller un modèle sur Azure Machine Learning

Unité 3 : Mise en œuvre des solutions d'IA générative et d'apprentissage automatique

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

Unité 4 : Mise en œuvre des solutions d'IA générative et d'apprentissage automatique

• Automatisation des évaluations d'IA avec des actions GitHub et Microsoft Foundry
  
• Mise en œuvre de l'observabilité et de la surveillance des charges de travail d'IA générative
  
• Optimisation et réglage 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 avec un réglage précis

Langue

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

Certification Microsoft Associate : 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

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Questions fréquentes

Ce cours convient-il aux débutants en intelligence artificielle ?

Non. AI‑300 est conçu pour des profils techniques ayant une expérience préalable en machine learning, en programmation et sur Azure. Son objectif est de mettre 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 de MLOps et de GenAIOps, l'automatisation, la surveillance et l'évolutivité, au-delà de l'entraînement des modèles.

Des solutions d'IA générative sont-elles abordées ?

Oui. Le cours comprend la conception, le déploiement, l'évaluation et l'optimisation des applications et des 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 - formation à distance avec support toujours à vos côtés. Elle se déroule dans la salle virtuelle de Nanfor, avec un accès pendant 3 mois et la possibilité de prolonger d'un mois supplémentaire (non disponible pour les formations financées).

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