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Plan du cours

Plan du cours Proposition de formation

Jour 1 - Introduction à l'IA et à Python pour les flux de données

• Panorama de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique

• Rôle de l'IA dans l'ingénierie de données moderne

• Rappel des fondamentaux de Python pour les applications IA

• Manipulation de données avec pandas et NumPy

• Introduction aux API et au traitement de données JSON

• Mini-exercice : chargement et transformation de jeux de données

Jour 2 - Fondements de l'apprentissage automatique pour les praticiens

• Concepts d'apprentissage supervisé et non supervisé

• Techniques d'ingénierie de caractéristiques et de préparation des données

• Bases de l'entraînement de modèles avec scikit-learn

• Évaluation des modèles et métriques de performance

• Introduction aux concepts de déploiement de modèles

• Pratique : construction d'un modèle prédictif simple

Jour 3 - Introduction aux LLM et à l'ingénierie de prompts

• Comprendre les grands modèles de langage et leur fonctionnement

• Tokenization, fenêtres de contexte et limitations

• Principes et techniques de conception de prompts

• Prompts zero-shot et few-shot

• Stratégies d'évaluation et d'itération des prompts

• Exercices pratiques d'ingénierie de prompts

Jour 4 - Construction d'applications IA avec LLMs

• Utilisation d'API LLM en Python

• Sorties structurées et concepts d'appels de fonctions

• Développement d'applications basées sur le chat et les tâches

• Introduction à la génération augmentée par la récupération (RAG)

• Connexion des LLM aux sources de données externes

• Mini-projet : construction d'un assistant IA simple

Jour 5 - Industrialisation des solutions IA

• Conception de flux de travail IA scalables

• Intégration de l'IA dans les pipelines de données

• Supervision et amélioration des performances des modèles

• Optimisation des coûts et stratégies d'utilisation des API

• Sécurité et considérations liées à l'IA responsable

• Projet final : construction d'une solution IA de bout en bout

 35 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

Nos clients témoignent (2)

Le formateur était très disponible pour répondre à toutes les questions que j'ai posées.

Caterina - Stamtech
Formation - Developing APIs with Python and FastAPI

Traduction automatique

Le formateur développe la formation en fonction du rythme des participants

Farris Chua
Formation - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy

Traduction automatique

Cours à venir

Ingénierie sur mesure en intelligence appliquée et LLM avec Python

2026-10-15 09:30
35 heures
Montpellier, Garosud
6150 EUR (En ligne)
7150 EUR (Salle de Classe)

Ingénierie sur mesure en intelligence appliquée et LLM avec Python

2026-10-29 09:30
35 heures
Nantes, Zenith
6150 EUR (En ligne)
7150 EUR (Salle de Classe)

Ingénierie sur mesure en intelligence appliquée et LLM avec Python

2026-11-12 09:30
35 heures
Clermont-Ferrand, ZI Le Brézet
6150 EUR (En ligne)
7150 EUR (Salle de Classe)

Ingénierie sur mesure en intelligence appliquée et LLM avec Python

2026-11-26 09:30
35 heures
Bordeaux, Mériadeck
6150 EUR (En ligne)
7150 EUR (Salle de Classe)

Ingénierie sur mesure en intelligence appliquée et LLM avec Python

2026-12-10 09:30
35 heures
Grenoble, Centre Ville Proche Gare
6150 EUR (En ligne)
18900 EUR (Salle de Classe)

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LangGraph avancé : optimisation, débogage et supervision des graphes complexes

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Cette formation en direct animée par un formateur dans France s'adresse aux ingénieurs de plateformes IA de niveau avancé, aux DevOps pour l'IA et aux architectes IA souhaitant optimiser, déboguer, surveiller et exploiter des systèmes LangGraph de production pour des applications LLM à état persistant et à plusieurs acteurs sous forme de graphes composables.
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  • Configurer un environnement de développement comprenant Python, Pandas et NumPy.
  • Créer une application d'analyse des données utilisant Pandas et NumPy.
  • Réaliser des opérations avancées de préparation, de tri et de filtrage des données.
  • Conduire des opérations agrégées et analyser les séries temporelles.
  • Visualiser les données à l'aide de Matplotlib et d'autres bibliothèques de visualisation.
  • Déboguer et optimiser leur code d'analyse des données.
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FARM (FastAPI, React et MongoDB) Développement Full Stack

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Ce cours de formation dirigé par un instructeur (en ligne ou sur site) est destiné aux développeurs qui souhaitent utiliser la pile FARM (FastAPI, React et MongoDB) pour créer des applications web dynamiques, haute performance et évolutives.

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

  • Mettre en place l'environnement de développement nécessaire intégrant FastAPI, React et MongoDB.
  • Comprendre les concepts clés, les fonctionnalités et les avantages de la pile FARM.
  • Apprendre à construire des API REST avec FastAPI.
  • Apprendre à concevoir des applications interactives avec React.
  • Développer, tester et déployer des applications (front end et back end) en utilisant la pile FARM.
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Développement d'APIs avec Python et FastAPI

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Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser FastAPI avec Python pour créer, tester et déployer des API RESTful plus facilement et plus rapidement.

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

  • Configurer l'environnement de développement nécessaire pour développer des API avec Python et FastAPI.
  • Créer des API plus rapidement et plus facilement en utilisant la bibliothèque FastAPI.
  • Apprendre à créer des modèles de données et des schémas basés sur Pydantic et OpenAPI.
  • Connecter les API à une base de données en utilisant SQLAlchemy.
  • Implémenter la sécurité et l'authentification dans les API en utilisant les outils FastAPI.
  • Construire des images conteneur et déployer des API web sur un serveur cloud.
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