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Formation : Parcours certifiant Réaliser une application intégrant un service d’intelligence artificielle

Bloc de compétences du titre RNCP 37828

Parcours certifiant Réaliser une application intégrant un service d’intelligence artificielle

Bloc de compétences du titre RNCP 37828


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Ce parcours de formation représente le troisième bloc de compétences du titre RNCP de niveau 6 (Bac +3) « Développeur en intelligence artificielle » reconnu par l'État. Vous apprendrez à développer des applications avec l'IA. Vous maîtriserez l'analyse des besoins, la conception technique, la coordination du développement, la création d'interfaces, l'automatisation des tests et de la livraison, la surveillance des applications d'IA et la résolution des incidents. Ce parcours complet vous prépare à toutes les étapes du développement et de la maintenance des applications d'IA.


INTER
INTRA
SUR MESURE

Cours pratique
Disponible en anglais, à la demande

Réf. ZRS
  30j - 210h00
Prix : 14790 € H.T.
Pauses-café et
déjeuners offerts




Ce parcours de formation représente le troisième bloc de compétences du titre RNCP de niveau 6 (Bac +3) « Développeur en intelligence artificielle » reconnu par l'État. Vous apprendrez à développer des applications avec l'IA. Vous maîtriserez l'analyse des besoins, la conception technique, la coordination du développement, la création d'interfaces, l'automatisation des tests et de la livraison, la surveillance des applications d'IA et la résolution des incidents. Ce parcours complet vous prépare à toutes les étapes du développement et de la maintenance des applications d'IA.


Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
Analyser le besoin d’application d’un commanditaire intégrant un service d’IA
Concevoir le cadre technique d’une application intégrant un service d’IA, à partir de l'analyse du besoin
Coordonner la réalisation technique d’une application d’IA
Développer les composants techniques et les interfaces d’une application
Automatiser les phases de tests du code source lors du versionnement des sources
Créer un processus de livraison continue d’une application
Surveiller une application d’intelligence artificielle
Résoudre les incidents techniques

Public concerné
Toute personne souhaitant réaliser une application intégrant un service d’intelligence artificielle.

Prérequis
Être titulaire d'un diplôme de niveau 5 (Bac +2), avoir des connaissances en programmation objet et en SQL. Si ce n'est pas le cas, être titulaire d'un niveau 4 (BAC) et 3 ans d'expérience en développement d'application, sous réserve de la validation du dossier VAP par le certificateur.

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.

Mentions légales

Programme de la formation

Expression des besoins utilisateurs, les meilleures pratiques

  • Comprendre la phase d'expression des besoins dans un projet classique et agile.
  • Décrire un processus métier et les données métier.
  • Décrire l'architecture fonctionnelle du système à mettre en place.
  • Estimer les charges de développement.
  • Utiliser UML pour l'expression des besoins.

Méthodes Agiles de gestion de projet, comprendre la démarche

  • Comprendre les principes itératifs des méthodes agiles.
  • Définir et prioriser un scénario d'utilisation en mode agile.
  • Mettre en place une planification de projet basée sur les principes agiles.
  • Se repérer avec les outils de management visuel et d'avancement dans un contexte agile.
  • Identifier sa place et son rôle au sein d'un projet Agile.

Jira® Software, utilisation

  • Créer et mettre à jour des tickets dans Jira.
  • Construire un tableau de bord de pilotage de projet avec Jira.
  • Organiser les exigences.
  • Créer des sprints et associer des stories aux sprints.
  • Mettre en place des reportings avec Jira.
  • Utiliser Jira pour le versioning, les tests et le suivi des anomalies.

Unix/Linux utilisateur, l'essentiel

  • Comprendre les fondamentaux d'Unix/Linux.
  • Explorer une arborescence Unix/Linux.
  • Manipuler des fichiers et des répertoires.
  • Personnaliser l'environnement de travail.
  • Exécuter des scripts shell.

GIT, mettre en œuvre le contrôle de versions

  • Comprendre les concepts de base de la gestion des versions et des apports de la décentralisation.
  • Installer et configurer l'outil Git sous Windows.
  • Créer et initialiser un dépôt avec Git.
  • Manipuler les commandes de Git pour gérer les fichiers et les branches.
  • Mettre en œuvre un projet en mode collaboratif avec Git.

GitLab CI/CD, maîtriser la gestion du cycle de vie de vos développements logiciels

  • Connaître l'offre GitLab.
  • Pratiquer la gestion de versions avec Git et collaborer avec GitLab.
  • Mettre en place l'intégration continue (CI) et le déploiement continu (CD) avec GitLab.
  • Appréhender les éléments constitutifs d'une usine logicielle DevOps.

Docker, créer et administrer ses conteneurs virtuels d'applications

  • Comprendre le positionnement de Docker et des conteneurs.
  • Manipuler l'interface en ligne de commande de Docker pour créer des conteneurs.
  • Mettre en œuvre et déployer des applications dans des conteneurs.
  • Administrer des conteneurs.
  • Déployer rapidement des applications à l'aide de conteneurs.
  • Identifier les risques et challenges inhérents à Docker afin d’anticiper les bonnes solutions.

Django, développement Web avec Python

  • Savoir interfacer Django avec une base de données.
  • Développer des vues dynamiques.
  • Développer des templates.
  • Gérer les formulaires Django.
  • Mettre en œuvre les principales fonctions avancées.

Python pour le traitement du langage naturel (NLP)

  • Utiliser python pour traiter des données textuelles.
  • Choisir les outils et bibliothèques Python nécessaires au traitement.
  • Mettre en place les différentes étapes de préprocessing et de vectorisation.
  • Utiliser les techniques appropriées en fonction des objectifs : classification / topic modelling / analyse de sentiment.
  • Appliquer et évaluer des modèles sur des données réelles.

Intelligence artificielle, traitement d’image avec Python

  • Approfondir ses connaissances en langage Python.
  • Réaliser une analyse de données en Machine Learning en Python.
  • Découvrir des bibliothèques Python de traitement d'image.
  • Transformer une image.
  • Extraire des informations d'une image.


Certification
Le bloc de compétences est validé à travers une mise en situation et un cas pratique. Pour la mise en situation, l’évaluation doit se faire dans un contexte réel ou fictif de développement d’une application intégrant un service d’intelligence artificielle. Le projet évalué a pour but d’analyser un besoin en développement d’application d’intelligence artificielle, de concevoir, développer, tester et enfin livrer l’application. Évaluation basée sur la correction d’un rapport professionnel et d’un oral individuel. Pour le cas pratique, l’évaluation doit se faire à partir d’une application existante présentant au moins une erreur technique, en contexte réel ou fictif. Le cas pratique a pour but la mise en place du monitorage applicatif et de la résolution d’un incident technique dans l’application. Évaluation basée sur la correction de la documentation et d’un oral individuel présentant le monitorage de l’application et la solution implémentée en réponse à l’incident technique traité.

Solutions de financement
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle.
Découvrez-les sur notre page Comment financer sa formation ou contactez votre conseiller formation.

Horaires
les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, quelle que soit la modalité, les sessions se terminent à 16h le dernier jour.

Dates et lieux
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