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Cours de Certification Professionnelle en Ingénierie de l’IA

Maîtrisez le Deep Learning, les Transformers, le MLOps et le Développement d’Agents IA avec des Projets Concrets

Description


Plongez dans le monde de l’ingénierie avancée en IA avec le Cours de Certification Professionnelle en Ingénierie de l’IA — votre guide complet pour maîtriser le deep learning, l’optimisation de modèles, les architectures transformers, les agents IA et le MLOps. Ce programme de niveau expert est conçu pour les apprenants prêts à passer de la théorie à la production, en construisant des systèmes d’IA de pointe à l’aide d’outils et de frameworks concrets.

Vous commencerez par le Réglage et l’Optimisation des Modèles, où vous apprendrez à ajuster les hyperparamètres grâce au Grid Search, Random Search et à l’Optimisation Bayésienne. Découvrez l’impact de la régularisation, de la validation croisée et des pipelines d’optimisation automatisés — essentiels pour améliorer la précision et l’efficacité de vos modèles.

Ensuite, vous explorerez en profondeur les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN), les piliers de la vision par ordinateur. Vous apprendrez à construire des CNN depuis zéro, à utiliser les couches de convolution, de pooling et de dropout, et à les appliquer à la classification d’images, la détection d’objets, et plus encore, avec TensorFlow et PyTorch.

Des images aux séquences — Réseaux Neuronaux Récurrents (RNN) et Modélisation Séquentielle couvre les bases de l’analyse de données temporelles. Apprenez à modéliser les séries temporelles, le texte et la parole à l’aide de RNN, LSTM et GRU, y compris comment résoudre les problèmes de gradients qui disparaissent et de dépendances à long terme.

Puis, préparez-vous à explorer le joyau de l’IA moderne : Transformers et Mécanismes d’Attention. Apprenez comment l’auto-attention, l’attention multi-tête et l’encodage positionnel alimentent des modèles comme BERT, GPT et T5. Vous construirez des modèles transformers à partir de zéro et appliquerez des architectures pré-entraînées à des cas concrets.

Vous maîtriserez également le Transfer Learning et le Fine-Tuning, une compétence essentielle pour les ingénieurs en IA actuels. Apprenez à utiliser des modèles pré-entraînés et à les adapter à des tâches spécifiques grâce à des techniques d’extraction de caractéristiques et d’ajustement fin, ce qui permet d’économiser du temps et des données.

Le cours comprend également une Vue d’ensemble complète des Agents IA. Vous explorerez les architectures des agents autonomes, y compris les agents réactifs, les agents orientés objectifs et les systèmes multi-agents. Découvrez comment les agents IA sont utilisés dans la prise de décision en temps réel, les jeux vidéo, les assistants personnels et les simulations basées sur des agents.

Enfin, vous rassemblerez tout dans la section Introduction et MLOps pratique. Découvrez comment déployer, surveiller et maintenir des modèles en production avec des outils comme Docker, MLflow, Kubeflow et les pipelines CI/CD. Apprenez la gestion des versions de modèles, la reproductibilité et l’évolutivité — des compétences essentielles pour tout ingénieur IA moderne.

À la fin de ce cours, vous serez capable de :

  • Optimiser et déployer des modèles de deep learning en production

  • Construire des architectures CNN, RNN et à base de Transformers

  • Utiliser le transfert d’apprentissage pour adapter des modèles puissants à de nouveaux domaines

  • Concevoir des agents IA pour des environnements réels

  • Appliquer les meilleures pratiques de MLOps pour des déploiements IA à grande échelle

Que vous souhaitiez devenir Ingénieur Machine Learning, Chercheur en IA ou Architecte IA principal, ce cours est la passerelle ultime vers votre transformation en professionnel de l’IA.

Inscrivez-vous dès aujourd’hui et obtenez votre Certification Professionnelle en Ingénierie de l’IA — la référence en formation avancée en intelligence artificielle.


Total Students 3463
Duration 16 hours
Language Français (France)
Original Price ₹2,049
Sale Price 0
Number of lectures 65
Number of quizzes 1
Total Reviews 2
Global Rating 4.75
Instructor Name School of AI

Course Insights (for Students)

Actionable, non-generic pointers before you enroll

👍

Student Satisfaction

86% positive recent sentiment

📈

Momentum

Steady interest

⏱️

Time & Value

  • Est. time: 16 hours
  • Practical value: 8/10

🧭

Roadmap Fit

  • Beginner → → Advanced

Key Takeaways for Learners

  • Hands-on practice
  • Real-world examples
  • Project-based learning

Course Review Summary

Signals distilled from the latest Udemy reviews

What learners praise

Clear explanations and helpful examples.

Watch-outs

No consistent issues reported.

🎯

Difficulty

👥

Best suited for

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