This comprehensive program provides end-to-end training on the production machine learning lifecycle, designed to take your models from experiment to deployment. You’ll progress from applying feature engineering pipelines with scikit-learn and selecting models through rigorous evaluation, to optimizing PyTorch models with custom training loops and advanced diagnostics. Finally, you will master the principles of responsible AI by creating model cards and auditing systems for ethical compliance. By the end of this course, you will be able to build, tune, and deploy efficient, reliable, and ethical AI solutions. These skills are essential for ML engineers who develop and maintain robust, production-grade machine learning systems.

Production AI Model Development and Ethics
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Production AI Model Development and Ethics
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Instructeur : Professionals from the Industry
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Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Apply custom training loops with callbacks (early-stopping, checkpointing) and diagnose gradient issues using norm and activation analysis.
Implement feature engineering pipelines for structured and text data, then evaluate ML experiments to select production-ready models.
Create comprehensive model cards for LLM features that detail intended use, technical limitations, and specific fairness metrics.
Evaluate AI systems against established ethical guidelines to identify biases and propose actionable mitigation strategies.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Responsible AI
- Catégorie : Software Documentation
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Technical Documentation
- Catégorie : Model Optimization
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Data Ethics
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
Détails à connaître

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mars 2026
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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