Intelligence artificielle : maîtrise de la gestion de modèles

• Comprendre et identifier les différentes typologies de modèles d'intelligence artificielle adaptés aux différents cas d'usage
• Maîtriser l'usage des outils et méthodes appropriés pour le référencement et la gestion des modèles d'IA
• Savoir évaluer la performance des modèles d'IA en fonction des critères spécifiques de chaque cas d'usage
• Acquérir les compétences nécessaires pour l'optimisation et l'amélioration continue des modèles d'IA
• Apprendre à anticiper et résoudre les problèmes de compatibilité ou de performance qui peuvent survenir lors de l'intégration des modèles d'IA

1. INTRODUCTION À L'IA ET À LA GESTION DES MODÈLES

• Compréhension de l'intelligence artificielle (IA) et de ses applications
• Introduction à la gestion des modèles en IA : définition et importance
• Rôles et responsabilités des data scientists et des ingénieurs dans la gestion des modèles

2. LES DÉFIS DE LA MISE EN PRODUCTION DE MODÈLES

• Comprendre les défis de la mise en production : dérive du modèle, réentraînement, surveillance et maintenance
• Étude des obstacles courants à la mise en production et des stratégies pour les surmonter
• Discussion sur les avantages d'une gestion efficace des modèles

3. LE CYCLE DE VIE D'UN MODÈLE EN MLOPS

• Présentation du cycle de vie d'un modèle en MLOps : de la conception à la mise hors service
• Comprendre les différentes étapes de la gestion des modèles : développement, validation, déploiement, maintenance et retrait
• Atelier pratique : suivre le cycle de vie d'un modèle en MLOps

4. LES TECHNIQUES DE GESTION DES MODÈLES

• Présentation des techniques de gestion des modèles : versionnage, sauvegarde, reproductibilité, automatisation
• Étude détaillée du suivi des performances des modèles et de l'ajustement des modèles
• Atelier pratique : Mise en œuvre des techniques de gestion des modèles dans un scénario réel

5. LES OUTILS DE LA GESTION DES MODÈLES

• Présentation des outils couramment utilisés dans la gestion des modèles
• Comparaison des avantages et des inconvénients de différents outils
• Atelier pratique : Utilisation d'outils de gestion de modèles sur un projet d'IA

6. LES BONNES PRATIQUES EN GESTION DES MODÈLES

• Discussion sur les bonnes pratiques en gestion des modèles : documentation, tests, surveillance
• Présentation des normes éthiques et juridiques en matière de gestion des modèles
• Atelier pratique : Application des bonnes pratiques dans un scénario de gestion des modèles

7. PERSPECTIVES FUTURES

• Récapitulation des concepts clés et des compétences acquises
• Discussion sur les tendances actuelles et futures en matière de gestion des modèles
• Conseils pour l'application des connaissances acquises dans le cadre professionnel