Formation AI prédictive en Montpellier

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à Montpellier (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent construire des applications basées sur l'intelligence artificielle (IA) en utilisant l'analyse prédictive et les modèles génératifs.

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

• Comprendre les fondamentaux de l'IA prédictive et des modèles génératifs.
• Utiliser des outils basés sur l'IA pour le codage prédictif, la prévision et l'automatisation.
• Mettre en œuvre les LLM (Large Language Models) et les transformateurs pour la génération de texte et de code.
• Appliquer la prévision des séries temporelles et les recommandations basées sur l'IA.
• Développer et affiner des modèles d'IA pour des applications réelles.
• Évaluer les considérations éthiques et les meilleures pratiques dans le déploiement de l'IA.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux professionnels IT de niveau débutant qui souhaitent maîtriser les fondamentaux de l'IA prédictive.

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

• Comprendre les concepts de base de l'IA prédictive et ses applications.
• Collecter, nettoyer et prétraiter des données pour une analyse prédictive.
• Explorer et visualiser des données afin d'en tirer des insights.
• Construire des modèles statistiques de base pour faire des prédictions.
• Évaluer la performance des modèles prédictifs.
• Appliquer les concepts d'IA prédictive à des scénarios réels.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels DevOps intermédiaires souhaitant intégrer l'IA prédictive dans leurs pratiques DevOps.

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

• Mettre en œuvre des modèles d'analyse prédictive pour anticiper et résoudre les défis dans le pipeline DevOps.
• Utiliser des outils alimentés par l'IA pour une surveillance renforcée et des opérations optimisées.
• Appliquer les techniques d'apprentissage automatique pour améliorer les flux de travail de livraison logicielle.
• Concevoir des stratégies d'IA pour la résolution proactive des problèmes et l'optimisation.
• Gérer les considérations éthiques liées à l'utilisation de l'IA dans DevOps.