Le Cloud est devenu le socle privilegie pour deployer des projets d’intelligence artificielle a l’echelle. Cette formation vous donne une vision complete des architectures Cloud adaptees a l’IA, en comparant les offres AWS, Azure et GCP, et en vous guidant pas a pas dans la mise en oeuvre d’un projet IA concret.

Public visé

Développeurs, architectes et chefs de projets souhaitant comprendre et mettre en oeuvre des projets d’IA dans le Cloud.

Objectifs pédagogiques

À l’issue de cette formation, vous serez capable de :

Identifier les possibilités offertes par l’IA
Décrire les tenants et aboutissants d’un projet IA
Utiliser les composants essentiels à un projet IA
Reconnaître les différentes plateformes et solutions
Décrire les capacités IA de Microsoft, Amazon et Google
Mettre en oeuvre un projet d’IA simple

Programme

Jour 1

Introduction à l’Intelligence Artificielle (IA)

Définition de l’IA
Historique
Vocabulaire
Les différents usages aujourd’hui
Les différents composants
Les différents langages
Tour d’horizon des différents éditeurs
Introduction à l’IA avec Microsoft Azure, Amazon AWS, Google Cloud, l’Open Source et fournisseurs tiers

Définition d’une architecture en fonction d’un besoin

Définition des scénarios
Réflexion sur les architectures possibles
Impacts sur les projets
Bonnes pratiques

Travaux pratiques

Atelier : définition des architectures

Architecture Big Data

Qu’est-ce que le Big Data ?
Les différents patterns
Les différentes solutions
Quel est l’intérêt du Big Data avec l’IA ?
Compréhension de la Data avec l’IA

Tour d’horizon des éditeurs

Vue d’ensemble des outils IA fournis par Amazon AWS et introduction à la mise en oeuvre
Vue d’ensemble des outils IA fournis par Microsoft Azure et introduction à la mise en oeuvre
Vue d’ensemble des outils IA fournis par Google Cloud et introduction à la mise en oeuvre
Vue d’ensemble des outils IA fournis par des fournisseurs tiers

Jours 2 et 3

Gérer un projet applicatif avec l’IA

Définition du projet d’IA
Implémentation du projet
Les bonnes pratiques à appliquer dans un projet Cloud et IA
Réglementations et risques
Les impacts sur la gestion de projet
Tenants et aboutissants de l’IA dans un projet : vision business, logique et technique

Mettre en oeuvre un projet d’IA

Déploiement d’un projet sur Amazon AWS
Déploiement d’un projet sur Microsoft Azure
Déploiement d’un projet sur Google Cloud
Déploiement d’un projet en Open Source on-premise
Mise en oeuvre des technologies et implémentation

Les standards et bonnes pratiques

Vue d’ensemble des standards et bonnes pratiques en projet intégrant de l’IA
Limites et restrictions

Travaux pratiques

Réflexion d’une architecture rassemblant tous les éléments précédents
Mettre en oeuvre un projet IA Applicative sur Microsoft Azure et sur Amazon AWS

Modalités d’évaluation des acquis

En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques. En fin de formation, par un questionnaire d’auto-évaluation.

Voir aussi

Vous serez peut-être intéressés par les formations suivantes :

Formation EAI-CLOUD-100 — IA et architecture Cloud applicative. Domaine : Intelligence Artificielle. Niveau : Initiation. Durée : 3 jours (21 heures). Mots-clés : intelligence-artificielle, cloud, architecture, aws, gcp. Cylian Formation, Dijon.