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- Azure ai foundry - niveau avancé : développement d'applications ia
Azure ai foundry - niveau avancé : développement d'applications ia
Objectifs
Programme
- Comprendre et maîtriser les concepts fondamentaux nécessaires à la création de copilotes personnalisés en utilisant Azure AI Foundry
- Identifier et distinguer les différents modèles de langage disponibles via le catalogue de modèles d'Azure AI Foundry
- Appliquer efficacement le flux d'invite pour développer des applications qui exploitent les modèles de langage dans Azure AI Foundry
- Démontrer la capacité à ajouter ses propres données lors de la création d'un copilote
- Expliquer les meilleures pratiques pour une mise en œuvre responsable de l'IA générative
- Mettre en pratique les connaissances acquises en développant une application d’IA générative sur le portail Azure AI Foundry.
1. PRÉPARATION ET PLANIFICATION DU DÉVELOPPEMENT DE SOLUTIONS D'IA SUR AZURE
- Exploration des capacités de l'IA à intégrer dans les applications
- Découverte des services Azure AI et leurs considérations d'utilisation
- Compréhension d'Azure AI Foundry et ses aspects d'utilisation
- Choix des outils de développement et des SDK adaptés à un projet IA
- Atelier : Découverte d'Azure AI Foundry
2. DÉCOUVERTE ET DÉPLOIEMENT DE MODÈLES DEPUIS LE CATALOGUE DANS AZURE AI FOUNDRY
- Choix d'un modèle de langage dans le catalogue
- Déploiement d'un modèle sur un point de terminaison
- Test et optimisation des performances du modèle
- Atelier : Parcourir, déployer et converser avec des modèles de langage
3. DÉVELOPPEMENT D'UNE APPLICATION IA AVEC LE KIT DE DÉVELOPPEMENT LOGICIEL (SDK) AZURE AI FOUNDRY
- Présentation des fonctionnalités du SDK Azure AI Foundry
- Utilisation du Kit de développement logiciel SDK Azure AI Foundry pour gérer les connexions dans les projets
- Développement d'une application de conversation IA avec le SDK Azure AI Foundry
- Atelier : Création d'une application de conversation IA générative
4. INITIATION AU FLUX D'INVITE POUR LE DÉVELOPPEMENT D'APPLICATIONS DE MODÈLES DE LANGAGE AZURE AI FOUNDRY
- Compréhension du cycle de vie du développement d'applications de modèle de langage
- Compréhension de la structure d'un flux dans un flux d'invite
- Exploration du fonctionnement d'un flux dans le flux d'invite
- Atelier : Démarrage des flux d’invite
5. CRÉATION D'UNE SOLUTION COPILOTE RAG AVEC VOS PROPRES DONNÉES DANS AZURE AI STUDIO
- Identification de l'importance d'utiliser la génération augmentée de récupération (RAG) pour votre modèle de langage
- Indexation de vos données avec Recherche Azure AI Search pour faire l’objet d’une recherche aux modèles de langage
- Développement d'un copilote basé sur RAG en utilisant vos propres données dans Azure AI Foundry
- Atelier : Élaboration d'un copilote personnalisé à partir de vos données
6. OPTIMISATION D'UN MODÈLE DE LANGAGE AVEC AZURE AI FOUNDRY
- Identification du moment opportun pour optimiser un modèle
- Préparation de vos données pour l'optimisation d'un modèle de complétion de conversation
- Optimisation d'un modèle de base dans Azure AI Foundry
- Atelier : Optimisation d'un modèle de base
7. ÉVALUATION DES PERFORMANCES DES APPLICATIONS D’IA GÉNÉRATIVE AVEC AZURE AI FOUNDRY
- Maîtrise des Benchmarks de modèles
- Réalisation des évaluations manuelles
- Évaluation des indicateurs assistés par IA de votre copilote
- Configuration des flux d'évaluation dans Azure AI Foundry
- Atelier : Évaluation du niveau de performance de votre copilote
8. IA GÉNÉRATIVE RESPONSABLE
- Définition d'un processus global pour le développement d'une solution d'IA générative responsable
- Identification et priorisation des potentiels dommages liés à une solution d'IA générative
- Évaluation de la présence de dommages dans une solution d'IA générative
- Atténuation des dommages dans une solution d'IA générative
- Préparation du déploiement et de l'exploitation responsables d'une solution d'IA générative
- Atelier : Utilisation des filtres de contenu dans Azure AI Foundry
Public visé
Cette formation s'adresse principalement aux professionnels du domaine de la data science et de l'ingénierie de l'IA.
Elle convient particulièrement aux data scientists qui souhaitent approfondir leurs compétences en matière de développement d'applications d'IA générative. Les ingénieurs en intelligence artificielle pourront également tirer parti de ce programme pour maîtriser l'utilisation du portail Azure AI Foundry.
Les fonctions et métiers concernés par cette formation ne se limitent pas à ces deux profils. Les chercheurs en intelligence artificielle, les développeurs de logiciels spécialisés dans l'IA, ainsi que les architectes de solutions IA peuvent également bénéficier de cette formation.
Cependant, une bonne connaissance préalable de l'IA et de la programmation est fortement recommandée pour suivre efficacement cette formation. En somme, cette formation est conçue pour les professionnels souhaitant renforcer leurs compétences en développement d'applications d'IA sur Azure AI Foundry.
Prérequis
Être familiarisé avec les concepts et services fondamentaux de l’IA dans Azure.
Une connaissance préalable de l'IA est nécessaire pour comprendre et appliquer les méthodes et techniques enseignées lors de cette formation.
Avoir des bases sur la plateforme Microsoft Azure.
Être muni d'un ordinateur relié à Internet, possédant une caméra, un micro et un haut parleur.
Méthodes pédagogiques
L’approche pédagogique a été construite sur l’interactivité et la personnalisation : Présentation illustrée et animée par le Formateur Expert, partage d’expériences, études de cas, mise en situation réelle.
Tous les supports sont fournis par support papier, mail ou clé USB à chaque stagiaire.
Méthodologie pédagogique employée :
Chaque formation en présentiel ou en distanciel est animée par un Formateur Expert Métier sélectionné selon ses compétences et expériences professionnelles. Apport d’expertise du Formateur, quiz en début et fin de formation, cas pratiques, échanges d’expérience. Accès en ligne au support de formation.
Modalités d'évaluation
Méthodes utilisées et évaluation :
Evaluation et positionnement lors de la définition du projet pédagogique avec le(s) stagiaire(s). Un QCM est donné aux stagiaires le dernier jour de la formation pour valider leurs apprentissages. Une correction collective est effectuée par le Formateur. Une évaluation de fin de stage en direct est organisée entre le Formateur et le(s) stagiaire(s) pour recueillir et prendre en compte leurs appréciations. Une attestation de fin de stage est remise aux stagiaires.
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