Ce module se penche sur les techniques sophistiquées et les meilleures pratiques requises pour une acquisition, un nettoyage et un prétraitement efficaces des données dans le contexte de l'IA et de la ML. Soulignant l'importance de l'intégrité et de la sécurité des données, ce module vous permettra d'acquérir les compétences nécessaires pour gérer les sources de données pour diverses applications, y compris la génération augmentée par récupération (RAG) dans les grands modèles de langage (LLM) et les systèmes ML traditionnels. Vous apprendrez également à garantir la sécurité des données tout au long du cycle de vie du développement de l'IA. À la fin de ce module, vous maîtriserez les techniques avancées d'acquisition, de nettoyage et de prétraitement des données, et vous aurez une solide compréhension des meilleures pratiques en matière de sécurité des données, ce qui vous permettra de gérer les données de manière efficace et sécurisée dans le cadre du développement de l'IA.

Ce module propose une exploration complète des frameworks de ML, des bibliothèques et des LLMs pré-entraînés les plus populaires. Vous acquerrez une expérience pratique de ces outils, en apprenant à évaluer leurs forces et leurs faiblesses et à sélectionner les plus appropriés en fonction des besoins spécifiques du projet. À la fin du module, vous serez en mesure d'implémenter des modèles de base et d'adapter vos choix de frameworks afin d'optimiser les performances de diverses applications.

Ce module propose une exploration détaillée des aspects critiques du déploiement de modèles de ML dans des environnements de production. Vous apprendrez à identifier les principales caractéristiques des plateformes de déploiement, à préparer les modèles pour une utilisation réelle, à mettre en œuvre le contrôle des versions pour la reproductibilité et à évaluer les plateformes en fonction de leur évolutivité et de leur efficacité. À la fin de ce module, vous serez en mesure de déployer efficacement des modèles de ML dans des environnements de production, de gérer leur cycle de vie à l'aide du contrôle de version et de sélectionner les plateformes de déploiement les plus appropriées en fonction de considérations d'évolutivité et d'efficacité.

Ce module propose une exploration approfondie de l'évolution du rôle des ingénieurs IA/ML au sein des environnements d'entreprise. Vous acquerrez une compréhension complète des responsabilités associées à ce rôle, y compris la gestion des données, la sélection du cadre, le déploiement, le contrôle des versions et les considérations liées au cloud. Le module met également l'accent sur l'intégration de l'infrastructure et des opérations pour optimiser les résultats et fournit des stratégies pour le réseautage et la recherche de mentorat au sein de la communauté IA/ML. À la fin de ce module, vous aurez une compréhension claire de l'évolution du rôle de l'ingénieur IA/ML dans le paysage de l'entreprise, des priorités opérationnelles clés pour une gestion efficace de l'infrastructure, et des stratégies pour construire un réseau professionnel et trouver des mentors précieux dans le domaine.