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Formation : Operationalize machine learning and generative AI solutions (Microsoft AI-300)

Cours officiel AI-300, préparation à l'examen

Formation pratique - 4j - 28h00 - Réf. OML
Prix : 2730 € H.T.

Operationalize machine learning and generative AI solutions (Microsoft AI-300)

Cours officiel AI-300, préparation à l'examen


Nouvelle formation

Avec cette formation, vous apprenez à concevoir, déployer et exploiter des solutions MLOps et GenAIOps sur Azure, en construisant une infrastructure IA sécurisée et scalable, en gérant le cycle de vie des modèles et des applications d’IA générative, avec automatisation, CI/CD, IaC et supervision.


INTER
INTRA
SUR MESURE

Formation pratique en présentiel ou à distance
Formation disponible en anglais, à la demande

Réf. OML
  4j - 28h00
2730 € H.T.

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Avec cette formation, vous apprenez à concevoir, déployer et exploiter des solutions MLOps et GenAIOps sur Azure, en construisant une infrastructure IA sécurisée et scalable, en gérant le cycle de vie des modèles et des applications d’IA générative, avec automatisation, CI/CD, IaC et supervision.


Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
Concevoir une architecture MLOps sur Azure
Gérer le cycle de vie des modèles ML
Déployer et exploiter des applications d’IA générative
Mettre en place CI/CD et automatisation
Superviser et optimiser des systèmes IA en production

Public concerné
Data scientists, ML engineers et DevOps souhaitant déployer des solutions IA sur Azure, avec bases en Python, ML et CI/CD.

Prérequis
Python, bases en machine learning, notions DevOps (Git, CI/CD, ligne de commande). Bonne compréhension de l’anglais à l’écrit.

Méthodes et moyens pédagogiques
Méthodes pédagogiques
Animation de la formation en français. Support de cours officiel au format numérique et en anglais.

Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Programme de la formation

1
Opérationnaliser des modèles Machine Learning (MLOps)

  • Expérimenter avec Azure Machine Learning.
  • Effectuer le réglage des hyperparamètres avec Azure Machine Learning.
  • Exécuter des pipelines dans Azure Machine Learning.
  • Déclencher des travaux Azure Machine Learning avec GitHub Actions.
  • Déclencher GitHub Actions avec le développement basé sur les fonctionnalités.
  • Utiliser des environnements dans GitHub Actions.
  • Déployer un modèle avec GitHub Actions.
Travaux pratiques
Trouver le meilleur modèle avec AutoML, lancer un tuning d’hyperparamètres, créer et exécuter un pipeline ML, automatiser avec GitHub Actions, déployer un modèle avec Azure ML CLI.

2
Opérationnaliser les applications d’IA générative (GenAIOps)

  • Planifier et préparer une solution GenAIOps
  • Gérer les prompts pour les agents dans Microsoft Foundry avec GitHub
  • Évaluer et optimiser les agents IA via des expérimentations structurées
  • Automatiser les évaluations IA avec Microsoft Foundry et GitHub Actions
  • Surveiller votre application d’IA générative
  • Analyser et déboguer votre application d’IA générative avec le traçage
Travaux pratiques
Planifier une solution GenAIOps, gérer des prompts avec GitHub, évaluer et optimiser des agents IA, automatiser des évaluations, surveiller une application, analyser et déboguer avec le traçage.

Date de publication : 30/03/2026


PARTICIPANTS
Data scientists, ML engineers et DevOps souhaitant déployer des solutions IA sur Azure, avec bases en Python, ML et CI/CD.

PRÉREQUIS
Python, bases en machine learning, notions DevOps (Git, CI/CD, ligne de commande). Bonne compréhension de l’anglais à l’écrit.

COMPÉTENCES DU FORMATEUR
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils sont agréés par l’éditeur et sont certifiés sur le cours. Ils ont aussi été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils ont au minimum trois à dix années d’expérience dans leur domaine et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité en entreprise.

MODALITÉS D’ÉVALUATION
Évaluation des compétences visées en amont de la formation.
Évaluation par le participant, à l’issue de la formation, des compétences acquises durant la formation.
Validation par le formateur des acquis du participant en précisant les outils utilisés : QCM, mises en situation…
À l’issue de chaque formation, ITTCERT fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours qui est ensuite analysé par nos équipes pédagogiques. Les participants réalisent aussi une évaluation officielle de l’éditeur.
Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation ainsi qu’une attestation de fin de formation si le participant a bien assisté à la totalité de la session.

MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES
Les ressources pédagogiques utilisées sont les supports et les travaux pratiques officiels de l’éditeur.

MODALITÉS ET DÉLAIS D’ACCÈS
L’inscription doit être finalisée 24 heures avant le début de la formation.

ACCESSIBILITÉ AUX PERSONNES HANDICAPÉES
Vous avez un besoin spécifique d’accessibilité ? Contactez Mme FOSSE, référente handicap, à l’adresse suivante psh-accueil@orsys.fr pour étudier au mieux votre demande et sa faisabilité.
Dates et lieux
Sélectionnez votre lieu ou optez pour la classe à distance puis choisissez votre date.
Classe à distance

Dernières places
Date garantie en présentiel ou à distance
Session garantie

CLASSE À DISTANCE
2026 : 16 juin, 29 sep., 15 déc.

PARIS LA DÉFENSE
2026 : 9 juin, 22 sep., 8 déc.