M-AI300 - Mettre en oeuvre des solutions Microsoft d'apprentissage automatique et d'IA générative (AI-300)
- Référence M-AI300
- Durée 4 jour(s)
Modalité pédagogique
Classe inter en présentiel Prix
EUR2,890.00
hors TVA
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Modalité pédagogique
La formation est disponible dans les formats suivants:
-
Classe inter à distance
Depuis n'importe quelle salle équipée d'une connexion internet, rejoignez la classe de formation délivrée en inter-entreprises.
-
Classe inter en présentiel
Formation délivrée en inter-entreprises. Cette méthode d'apprentissage permet l'interactivité entre le formateur et les participants en classe.
-
Intra-entreprise
Cette formation est délivrable en groupe privé, et adaptable selon les besoins de l’entreprise. Nous consulter.
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Résumé
Haut de pageLa formation AI-300 est axé sur l'opérationnalisation du machine learning (apprentissage automatique) et de l'IA générative sur Azure, en couvrant les MLOps, les GenAIOps, l'automatisation, le déploiement, la surveillance et l'optimisation des systèmes d'IA en production.
Cette formation couvre la conception d'une infrastructure d'IA sécurisée et évolutive, la gestion de l'ensemble du lifecycle (cycle de vie) des modèles de machine learning traditionnels avec Azure Machine Learning, ainsi que le déploiement, l'évaluation, le surveillance et l'optimisation des applications et des agents d'IA générative à l'aide de Microsoft Foundry.
Les participants vont acquérir une expérience pratique de l'automatisation, de l’intégration continue (continuous integration) et du delivery, de l'infrastructure en tant que code, et de l'observabilité en utilisant des outils tels que GitHub Actions, Azure CLI et Bicep.
La formation met l'accent sur la collaboration avec les équipes de data science et de DevOps afin de fournir des systèmes d'IA fiables, prêts pour la production et conformes aux bonnes pratiques modernes des MLOps et des GenAIOps.
Mise à jour : 15.07.2026
Prochaines dates
Haut de page-
- Modalité: Classe inter à distance
- Date: 23-26 novembre, 2026 | 10:00 AM to 6:00 PM
- Centre: SITE DISTANT (W. Europe )
- Langue: Anglais
-
- Modalité: Classe inter en présentiel
- Date: 01-04 février, 2027 | 9:00 AM to 5:00 PM
- Centre: RUEIL ATHENEE (W. Europe )
- Langue: Français
-
- Modalité: Classe inter à distance
- Date: 01-04 février, 2027 | 9:00 AM to 5:00 PM
- Centre: SITE DISTANT (W. Europe )
- Langue: Français
-
- Modalité: Classe inter à distance
- Date: 22-25 mars, 2027 | 10:00 AM to 6:00 PM
- Centre: SITE DISTANT (W. Europe )
- Langue: Anglais
-
- Modalité: Classe inter à distance
- Date: 19-22 avril, 2027 | 9:00 AM to 5:00 PM
- Centre: SITE DISTANT (W. Europe )
- Langue: Anglais
-
- Modalité: Classe inter en présentiel
- Date: 31 mai-03 juin, 2027 | 9:00 AM to 5:00 PM
- Centre: RUEIL ATHENEE (W. Europe )
- Langue: Français
Public
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Cette formation s'adresse aux data scientists, aux ingénieurs en machine learning (apprentissage automatique) et aux professionnels DevOps qui souhaitent concevoir et exploiter des solutions d'IA de niveau production sur Azure.
Elle est aussi destinée aux participants qui souhaitent mettre en œuvre des workflows MLOps et GenAIOps à l'aide des services natifs d'Azure.
Objectifs de la formation
Haut de page- Concevoir,
- Déployer,
- Automatiser,
- Surveiller
- Optimiser
Programme détaillé
Haut de pageModule 1 : Opérationnaliser les modèles de machine learning (apprentissage automatique) (MLOps)
- Expérimenter avec Azure Machine Learning
- Effectuer l'ajustement des hyperparamètres avec Azure Machine Learning
- Exécuter des pipelines dans Azure Machine Learning
- Déclencher des jobs Azure Machine Learning avec GitHub Actions
- Déclencher des GitHub Actions avec le feature-based development (développement basé sur les fonctionnalités)
- Travailler avec les environnements dans GitHub Actions
- Déployer un modèle avec GitHub Actions
Module 2 : Opérationnaliser les applications d'IA générative (GenAIOps)
- Planifier et préparer une solution GenAIOps
- Gérer les prompts des agents dans Microsoft Foundry avec GitHub
- Évaluer et optimiser des agents d'IA au travers d'expériences structurées
- Automatiser les évaluations d'IA avec Microsoft Foundry et GitHub Actions
- Surveiller votre application d'IA générative
- Analyser et déboguer votre application d'IA générative à l'aide du tracing (traçage)
Pré-requis
Haut de pageIl est fortement recommandé d’avoir :
- une expérience en Python,
- une compréhension fondamentale des concepts de machine learning (apprentissage automatique)
- une connaissance de base des pratiques DevOps telles que le source control (gestion du code source), la CI/CD, et les outils en ligne de commande
Certification
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Cette formation prépare à l’examen "Operationalize machine learning and generative AI solutions" (Examen AI-300).
Elle permet d'obtenir le titre Microsoft : Ingénieur associé en opérations de Machine Learning (MLOps et GenAIOps) sur la plateforme Azure.
Et après
Haut de pageBon à savoir
Haut de page- Un support de cours officiel sera fourni aux participants.
