Formation AI sur Amazon Web Services (AWS)

LangGraph est un framework pour construire des applications LLM multi-acteurs et à état en utilisant des graphes composables avec un état persistant et un contrôle sur l'exécution.

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs de plateforme AI avancés, DevOps pour AI et architectes ML qui souhaitent optimiser, déboguer, surveiller et opérer des systèmes LangGraph de production.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Définir et optimiser des topologies complexes de LangGraph pour la vitesse, le coût et l'évolutivité.
• Concevoir une fiabilité grâce aux réessais, aux délais d'expiration, à l'idempotence et au redémarrage basé sur les points de contrôle.
• Déboguer et tracer les exécutions des graphes, inspecter l'état et reproduire systématiquement les problèmes de production.
• Instrumentaliser les graphes avec des journaux, des métriques et des traces, déployer en production et surveiller les SLAs et les coûts.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif et discussion.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour les arrangements.

Cette formation en direct avec instructeur en France (sur site ou à distance) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer et gérer des appareils IoT sur AWS.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de construire une plateforme IoT qui comprend le déploiement et la gestion d'un backend, d'une passerelle et d'appareils sur AWS.

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs qui souhaitent installer, configurer et gérer les capacités de AWS IoT Greengrass afin de créer des applications pour divers appareils.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure d'utiliser AWS IoT Greengrass pour créer, déployer, gérer, sécuriser et surveiller des applications sur des appareils intelligents.

Cette formation en direct avec instructeur dans France (sur site ou à distance) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser AWS Lambda pour construire et déployer des services et des applications dans le cloud, sans avoir à se soucier du provisionnement de l'environnement d'exécution (serveurs, VM et conteneurs, disponibilité, évolutivité, stockage, etc.)

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer AWS Lambda pour exécuter une fonction.
• Comprendre le FaaS (Functions as a Service) et les avantages du développement sans serveur.
• Construire, télécharger et exécuter des fonctions AWS Lambda.
• Intégrer les fonctions Lambda avec différentes sources d'événements.
• Packager, déployer, surveiller et dépanner les applications basées sur Lambda.

Devstral est un cadre open-source conçu pour créer et exécuter des agents de codage capables d'interagir avec des bases de code, des outils de développement et des API afin d'améliorer la productivité des ingénieurs.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs ML intermédiaires à avancés, aux équipes d'outils de développement et aux SREs qui souhaitent concevoir, implémenter et optimiser des agents de codage en utilisant Devstral.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer Devstral pour le développement d'agents de codage.
• Concevoir des workflows agentic pour l'exploration et la modification des bases de code.
• Intégrer les agents de codage avec des outils de développement et des API.
• Appliquer les meilleures pratiques pour un déploiement sécurisé et efficace des agents.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif avec discussion.
• Nombreux exercices et pratiques.
• Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent approfondir leur compréhension des pratiques DevOps et rationaliser les processus de développement à l'aide d'AWS Cloud9.

A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Mettre en place et configurer AWS Cloud9 pour les flux de travail DevOps.
• Mettre en œuvre des pipelines d'intégration continue et de livraison continue (CI/CD).
• Automatiser les processus de test, de surveillance et de déploiement à l'aide d'AWS Cloud9.
• Intégrer les services AWS tels que Lambda, EC2 et S3 dans les flux de travail DevOps.
• Utiliser des systèmes de contrôle des sources comme GitHub ou GitLab dans AWS Cloud9.

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent apprendre à construire, déployer et maintenir efficacement des applications sans serveur sur AWS Cloud9 et AWS Lambda.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondamentaux de l'architecture serverless.
• Configurer AWS Cloud9 pour le développement d'applications sans serveur.
• Développer, tester et déployer des applications sans serveur à l'aide de AWS Lambda.
• Intégrer AWS Lambda avec d'autres services AWS tels que API Gateway et S3.
• Optimiser les applications sans serveur pour la performance et la rentabilité.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux chercheurs et professionnels de laboratoire débutants à intermédiaires qui souhaitent traiter et analyser des images liées aux tissus histologiques, aux cellules sanguines, aux algues et autres échantillons biologiques.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Naviguer dans l'interface de Fiji et utiliser les fonctions de base d'ImageJ.
• Prétraiter et améliorer les images scientifiques pour une meilleure analyse.
• Analyser les images quantitativement, y compris le comptage de cellules et la mesure d'aires.
• Automatiser les tâches répétitives à l'aide de macros et de plugins.
• Personnaliser des flux de travail pour répondre aux besoins spécifiques d'analyse d'images en recherche biologique.

Résumé :

• Compréhension de l'architecture IoT et de ses fonctions essentielles.
• Exploration du concept de « Choses » et de « Capteurs », de l'Internet des Objets, et de la cartographie des fonctions commerciales vers les solutions IoT.
• Aperçu complet des composants logiciels IoT : matériel, micrologiciel (firmware), middleware, infrastructure cloud et applications mobiles.
• Fonctions clés de l'IoT : gestion de flotte, visualisation des données, gestion et visualisation (FM/DV) basées sur le SaaS, systèmes d'alerte et d'alarme, inscription des capteurs et des « Choses », et géorenseignement (geo-fencing).
• Fondements de la communication appareil-cloud IoT utilisant MQTT.
• Connexion des appareils IoT à AWS via MQTT en utilisant AWS IoT Core.
• Intégration d'AWS IoT Core avec AWS Lambda pour le traitement et Amazon DynamoDB pour le stockage des données.
• Connexion d'un Raspberry Pi à AWS IoT Core pour une communication des données transparente.
• Pratique en laboratoire : construction d'un appareil intelligent à l'aide d'un Raspberry Pi et d'AWS IoT Core.
• Visualisation des données des capteurs et communication avec l'interface web.

LangGraph est un framework permettant de construire des applications LLM à état et multi-acteurs sous forme de graphes composables avec un état persistant et un contrôle d'exécution.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur s'adresse aux professionnels intermédiaires et avancés souhaitant concevoir, mettre en œuvre et exploiter des solutions financières basées sur LangGraph avec une gouvernance, une observabilité et une conformité appropriées.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir des workflows LangGraph spécifiques aux finances en adéquation avec les exigences réglementaires et d'audit.
• Intégrer les normes et ontologies de données financières dans l'état du graphe et les outils.
• Mettre en œuvre la fiabilité, la sécurité et le contrôle humain-en-boucle pour des processus critiques.
• Déployer, surveiller et optimiser les systèmes LangGraph en termes de performance, de coût et d'engagements SLA.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif et discussions.
• Nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

LangGraph est un framework permettant de concevoir des applications LLM structurées sous forme de graphes, prenant en charge la planification, la ramification, l’utilisation d’outils, la mémoire et l’exécution contrôlée.

Cette formation live, animée par un formateur (en ligne ou en présentiel), s’adresse aux développeurs débutants, aux ingénieurs en prompt engineering et aux professionnels des données souhaitant concevoir et mettre en œuvre des workflows LLM multi-étapes fiables à l’aide de LangGraph.

À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Expliquer les concepts clés de LangGraph (nœuds, arêtes, état) et savoir quand les utiliser.
• Construire des chaînes de prompts avec branchements, appels d’outils et maintien de la mémoire.
• Intégrer la récupération de données (retrieval) et des API externes dans des workflows basés sur des graphes.
• Tester, déboguer et évaluer des applications LangGraph afin d’en garantir la fiabilité et la sécurité.

Format de la formation

• Cours interactif et discussions animées.
• Travaux pratiques guidés et parcours de code dans un environnement sandbox.
• Exercices contextuels portant sur la conception, les tests et l’évaluation.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d’en convenir.

LangGraph permet des workflows multi-acteurs et étatiques alimentés par des LLM avec un contrôle précis sur les chemins d'exécution et la persistance de l'état. Dans le secteur de la santé, ces capacités sont essentielles pour la conformité, l'interopérabilité et la création de systèmes de soutien à la décision qui s'intègrent aux workflows médicaux.

Cette formation en direct animée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels intermédiaires et avancés souhaitant concevoir, mettre en œuvre et gérer des solutions de santé basées sur LangGraph tout en répondant aux défis réglementaires, éthiques et opérationnels.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir des workflows spécifiques à la santé avec LangGraph en tenant compte de la conformité et de la traçabilité.
• Intégrer les applications LangGraph aux ontologies et normes médicales (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Appliquer les meilleures pratiques pour la fiabilité, la traçabilité et l'explicabilité dans des environnements sensibles.
• Déployer, surveiller et valider les applications LangGraph dans des environnements de production en santé.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif et discussions.
• Exercices pratiques avec des études de cas réelles.
• Mise en pratique dans un environnement de laboratoire live.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

LangGraph est un cadre permettant de construire des applications LLM (Large Language Models) étatiques et multi-acteurs sous forme de graphes composites avec un état persistant et un contrôle précis de l'exécution.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent concevoir, mettre en œuvre et opérer des solutions juridiques basées sur LangGraph avec les contrôles nécessaires de conformité, de traçabilité et de gouvernance.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir des flux de travail LangGraph spécifiques au domaine juridique qui préservent l'auditabilité et la conformité.
• Intégrer les ontologies juridiques et les normes documentaires dans l'état du graphe et le traitement.
• Mettre en œuvre des garde-fous, des approbations humaines dans la boucle, et des chemins de décision traçables.
• Déployer, surveiller et maintenir les services LangGraph en production avec une observabilité et des contrôles de coûts.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif et discussion.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

LangGraph est un cadre de travail pour composer des workflows de LLM structurés sous forme de graphes, prenant en charge les branchements, l'utilisation d'outils, la mémoire et une exécution contrôlable.

Cette formation en présentiel ou en ligne, dispensée par un formateur expert, s'adresse aux ingénieurs et aux équipes produit de niveau intermédiaire souhaitant combiner la logique des graphes de LangGraph avec les boucles d'agents LLM pour construire des applications dynamiques et sensibles au contexte, telles que des agents de support client, des arbres de décision et des systèmes de récupération d'informations.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir des workflows basés sur des graphes qui coordonnent les agents LLM, les outils et la mémoire.
• Mettre en œuvre un routage conditionnel, des tentatives de reprise et des mécanismes de repli pour une exécution robuste.
• Intégrer la récupération d'informations, des API et des sorties structurées dans les boucles d'agents.
• Évaluer, surveiller et renforcer le comportement des agents pour garantir fiabilité et sécurité.

Format de la formation

• Cours interactif et discussions animées.
• Tutoriels guidés et explications de code dans un environnement sandbox.
• Exercices de conception basés sur des scénarios et revues par les pairs.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.

LangGraph est un cadre d'orchestration basé sur des graphes qui permet des flux de travail conditionnels et multietapes avec des modèles linguistiques (LLM) et des outils, idéal pour automatiser et personnaliser les pipelines de contenu.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, est destinée aux marketeurs intermédiaires, aux stratèges de contenu et aux développeurs d'automatisation qui souhaitent mettre en œuvre des campagnes e-mail dynamiques et des pipelines de génération de contenu à l'aide de LangGraph.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir des flux de travail de contenu et d'e-mail basés sur des graphes avec une logique conditionnelle.
• Intégrer des LLM, des API et des sources de données pour une personnalisation automatisée.
• Gérer l'état, la mémoire et le contexte dans des campagnes multietapes.
• Évaluer, surveiller et optimiser les performances et les résultats de livraison des flux de travail.

Format du Cours

• Conférences interactives et discussions de groupe.
• Ateliers pratiques pour mettre en œuvre des flux de travail d'e-mail et des pipelines de contenu.
• Exercices basés sur des scénarios concernant la personnalisation, le segmentage et la logique conditionnelle.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.