Formation Introduction to AI in Azure (AI-901)

Public : Professionnels en début de carrière en développement de solutions d’IA, disposant de notions en Python et des fondamentaux du cloud - Profils souhaitant découvrir les services Azure AI et les principes de base de l’intelligence artificielle

Durée : 1 jour(s)

Syllabus de la formation Introduction to AI in Azure (AI-901)

Pré-requis : Une connaissance de base de la syntaxe Python et des techniques de programmation - Compréhension des concepts fondamentaux du cloud : stockage cloud, calcul cloud, authentification et autorisation basées sur le cloud

Objectifs : Comprendre les concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle - Découvrir les services Azure qui permettent de créer des solutions d’IA - Acquérir un ensemble de compétences technologiques de base - Être préparé à passer la certification AI-901 : principes de base de l’IA Microsoft Azure

Sanction : Attestation de fin de formation mentionnant le résultat des acquis

Référence : CLO103005-F

Accessibilité : Si vous êtes en situation de handicap, nous sommes en mesure de vous accueillir, n'hésitez pas à nous contacter à referenthandicap@dawan.fr, nous étudierons ensemble vos besoins

Contact : commercial@dawan.fr

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INTER INTRA TUTORAT

Tarif présentiel

975,00 CHF HT

PC et logiciels fournis
Paiement à 30 jours

Tarif distanciel

780,00 CHF HT

PC et logiciels à distance fournis sur demande
Paiement à 30 jours

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Programme Introduction to AI in Azure (AI-901)

Comprendre les concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle

Définir l’intelligence artificielle dans un contexte professionnel
Identifier les principaux usages de l’IA dans les organisations
Distinguer IA, machine learning, deep learning et IA générative
Comprendre les notions de modèle, données d’entraînement, inférence et prédiction
Identifier les grands types de tâches IA : classification, régression, détection, génération, compréhension du langage et analyse d’image
Atelier fil rouge : analyser plusieurs cas d’usage métier et identifier les familles de solutions IA mobilisables avec Azure

Découvrir les principes du machine learning et du développement de solutions IA

Comprendre le cycle de vie simplifié d’un projet IA
Identifier les étapes de collecte, préparation, entraînement, évaluation et déploiement d’un modèle
Comprendre le rôle des données dans la qualité d’une solution IA
Identifier les notions de jeu d’entraînement, jeu de test, métriques et performance d’un modèle
Distinguer approche prête à l’emploi, modèle personnalisé et intégration applicative
Atelier fil rouge : décrire le cycle de vie d’un mini-projet IA et identifier les points de vigilance liés aux données, au modèle et à l’usage final

Découvrir les services Azure qui permettent de créer des solutions d’IA

Situer les services Azure AI dans l’écosystème Microsoft Azure
Identifier les services utiles pour la vision, le langage, la parole, la recherche et l’IA générative
Comprendre les usages d’Azure AI Services dans des applications simples
Découvrir les principes d’Azure AI Foundry et des environnements de création de solutions IA
Identifier les modalités d’accès, d’authentification et d’appel aux services Azure
Atelier fil rouge : associer des besoins métier à des services Azure AI adaptés et construire une première cartographie des services à mobiliser

Utiliser les services Azure AI pour la vision, le langage et la parole

Comprendre les usages de l’analyse d’image et de la vision par ordinateur
Découvrir les services de traitement du langage naturel
Comprendre les usages de l’analyse de sentiment, de l’extraction d’entités, de la traduction ou du résumé
Identifier les usages de la reconnaissance vocale, de la synthèse vocale et de la transcription
Comprendre les précautions liées aux données personnelles, aux contenus sensibles et à la qualité des résultats
Atelier fil rouge : concevoir un scénario d’application exploitant plusieurs services Azure AI

Comprendre l’IA générative dans Azure

Définir l’IA générative et ses principaux usages
Comprendre les notions de prompt, modèle génératif, contexte, réponse et limite de génération
Identifier les usages possibles : assistant, synthèse, génération de contenu, aide à la recherche, reformulation ou extraction d’information
Comprendre les précautions liées aux hallucinations, aux biais, à la confidentialité et à la qualité des réponses
Identifier les bonnes pratiques de formulation de prompts simples
Atelier fil rouge : construire des prompts simples pour un cas d’usage métier et analyser les réponses obtenues

Appliquer les principes d’IA responsable

Comprendre les enjeux de l’IA responsable dans les solutions cloud
Identifier les principes de transparence, équité, fiabilité, confidentialité, sécurité et responsabilité
Repérer les risques liés aux biais, aux données sensibles, aux décisions automatisées et aux usages non maîtrisés
Identifier les bonnes pratiques de gouvernance et d’encadrement des projets IA
Atelier fil rouge : évaluer un cas d’usage IA sous l’angle de l’IA responsable

Préparer la certification AI-901 : principes de base de l’IA Microsoft Azure

Comprendre la structure de l’examen et les domaines évalués
Relier les services Azure AI aux cas d’usage typiques de l’examen
S’entraîner à lire des questions portant sur les services Azure, l’IA responsable, le machine learning et l’IA générative
Repérer les pièges fréquents et les confusions possibles entre services
Atelier fil rouge : réaliser un entraînement guidé sur des questions de type AI-901 et corriger les réponses de manière argumentée

Délai d'accès :

Le délai d’accès à la formation certifiante est de 7 jours après validation du dossier. Pour un financement CPF, la validation doit être faite 11 jours ouvrés avant le début. Hors CPF, délai de 1 à 3 semaines selon les sessions.

Méthodes mobilisées :

Un formateur expert ayant suivi une formation à la pédagogie et ayant au minimum 3 années d'expériences dans le domaine visé
Matériel pour les formations présentielles informatiques : un PC par participant
Un support et les exercices du cours pour chaque stagiaire
Synchrone en présentiel ou distanciel. Plateforme utilisée : Microsoft Teams. Pour le distanciel : diagnostic technique avec les stagiaires pour tester la connexion et les modalités pratiques.
Méthodologie basée sur l'Active Learning (75% de pratique minimum) et un programme pédagogique riche et interactif :
Expositive : Apport de contenu théorique structuré pour consolider vos connaissances.
Interrogative : Moments de réflexion pour questionner et approfondir vos pratiques.
Démonstrative : Exercices pratiques pour illustrer les concepts clés.
Active : Ateliers d'entraînement pour une mise en application immédiate.
Expérimentale : Études de cas concrets pour ancrer les apprentissages dans la réalité.
Collaborative : Espaces de partage et d'échange d'expériences pour enrichir la formation.
Un format conçu pour favoriser l'engagement, la pratique et l'impact durable dans vos activités professionnelles.

Méthodes d'évaluation :

Les évaluations en cours de formations sont réalisées par les ateliers de mise en pratique et les échanges avec les formateurs.

Un espace apprenant dédié moncompte.dawan.fr :

Informations relatives à la ou aux futures formations (plan, syllabus et éventuellement informations relatives à la certification)
Positionnement à l'entrée et à la sortie de la formation
Définition des besoins et attentes par l'apprenant en amont de la formation
Émargement en ligne
Évaluation à chaud
Évaluation à froid
Attestation de formation
Boissons offertes pendant les pauses en inter-entreprises
Salles lumineuses et locaux facilement accessibles
Certification CPF quand formation éligible

Suite de parcours et formations associées

Pour suivre une session à distance depuis l'un de nos centres, contactez-nous.

Aucune date n’est actuellement planifiée pour cette formation. Nous pouvons toutefois organiser cette formation à la demande dans un format adapté à votre besoin, y compris dans votre entreprise.

Contactez-nous pour prévoir une session avec notre formulaire de contact ou par téléphone au 22 519 09 66