Publication date : 05/23/2024

Course : Certifying course Designing an application integrating an artificial intelligence service

Skills block of the RNCP 37827BC03 title

Practical course - 30d - 210h00 - Ref. ZRS
Price : 12730 € E.T.

Certifying course Designing an application integrating an artificial intelligence service

Skills block of the RNCP 37827BC03 title



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
IN-HOUSE
CUSTOM

Practical course in person or remote class
Available in English on request

Ref. ZRS
  30d - 210h00
12730 € E.T.




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.


Teaching objectives
At the end of the training, the participant will be able to:
Analyze a customer's application needs integrating an AI service
Design the technical framework of an application integrating an AI service, based on a needs analysis
Coordinate the technical implementation of an AI application
Develop the technical components and interfaces of an application
Automate source code testing phases during source versioning
Create a continuous application delivery process
Monitoring an artificial intelligence application
Resolving technical incidents

Intended audience
Anyone wishing to develop an application integrating an artificial intelligence service.

Prerequisites
Hold a level 5 diploma (Bac +2), with knowledge of object programming and SQL. If this is not the case, hold a level 4 diploma (BAC) and 3 years' experience in application development, subject to validation of the VAP file by the certifier.

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.

Course schedule

1
Expression of user needs, best practices

  • Understand the requirements expression phase in a classic and agile project.
  • Describe a business process and business data.
  • Describe the functional architecture of the system to be implemented.
  • Estimate development costs.
  • Use UML to express requirements.

2
Agile project management methods, understanding the approach

  • Understand the iterative principles of agile methods.
  • Define and prioritize a usage scenario in agile mode.
  • Implement project planning based on agile principles.
  • Get to grips with visual management and progress tools in an agile context.
  • Identify your place and role within an Agile project.

3
Jira® Software, use

  • Create and update tickets in Jira.
  • Build a project management dashboard with Jira.
  • Organize requirements.
  • Create sprints and associate stories with sprints.
  • Set up reporting with Jira.
  • Use Jira for versioning, testing and bug tracking.

4
Unix/Linux user, the essentials

  • Understand the fundamentals of Unix/Linux.
  • Explore a Unix/Linux tree structure.
  • Handle files and directories.
  • Personalize the work environment.
  • Execute shell scripts.

5
GIT, implementing version control

  • Understand the basic concepts of version management and the benefits of decentralization.
  • Install and configure the Git tool on Windows.
  • Create and initialize a repository with Git.
  • Use Git commands to manage files and branches.
  • Implement a collaborative project with Git.

6
GitLab CI/CD, mastering the management of your software development lifecycle

  • Get to know GitLab.
  • Practice versioning with Git and collaborate with GitLab.
  • Implement continuous integration (CI) and continuous deployment (CD) with GitLab.
  • Understand the building blocks of a DevOps software factory.

7
Docker, creating and managing virtual application containers

  • Understand the positioning of Docker and containers.
  • Use Docker's command-line interface to create containers.
  • Implement and deploy applications in containers.
  • Manage containers.
  • Rapidly deploy applications using containers.
  • Identify the risks and challenges inherent in Docker so as to anticipate the right solutions.

8
Django, Web development with Python

  • Know how to interface Django with a database.
  • Develop dynamic views.
  • Develop templates.
  • Managing Django forms.
  • Implement the main advanced functions.

9
Python for natural language processing (NLP)

  • Use python to process text data.
  • Select the Python tools and libraries needed for processing.
  • Set up the various pre-processing and vectorization stages.
  • Use appropriate techniques according to objectives: classification / topic modeling / sentiment analysis.
  • Apply and evaluate models on real data.

10
Artificial intelligence, image processing with Python

  • Deepen your knowledge of the Python language.
  • Perform Machine Learning data analysis in Python.
  • Discover Python image processing libraries.
  • Transform an image.
  • Extract information from an image.


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2026 : 19 Mar., 22 June, 5 Oct., 14 Dec.

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2026 : 19 Mar., 22 June, 5 Oct., 14 Dec.