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Création d’Applications IA

Des modèles de Deep Learning fondés sur des principes scientifiques rigoureux aux interfaces modernes et au déploiement en production scalable.

Objectifs de la formation

Maîtriser le pipeline complet end-to-end d’une application d’intelligence artificielle, en s’appuyant sur les avancées scientifiques récentes en apprentissage profond et en ingénierie logicielle.

Concevoir et optimiser des architectures neuronales avancées (CNN, Transformers, GANs) en comprenant les fondements mathématiques (backpropagation, optimisation par descente de gradient, régularisation).
Développer des interfaces utilisateur ergonomiques et interactives avec Streamlit, Gradio ou frameworks front-end modernes.
Déployer des modèles en production sur des plateformes cloud (Streamlit Cloud, Hugging Face Spaces, Vercel, Docker, AWS) avec des considérations de scalabilité et de latence.
Implémenter des API performantes et sécurisées avec FastAPI, incluant authentification et gestion de charge.

Prérequis

Niveau intermédiaire en Python et notions de base en Machine Learning (scikit-learn). Les concepts de Deep Learning sont introduits progressivement, depuis les fondamentaux théoriques.

Programme détaillé

Fondamentaux et avancées du Deep Learning avec PyTorch & TensorFlow : gradients, optimisateurs (AdamW, RMSProp), techniques d’augmentation de données.
Vision par ordinateur : réseaux convolutifs (ResNet, EfficientNet), détection d’objets (YOLO), segmentation sémantique (U-Net).
Traitement du langage naturel avancé : modèles Transformer (BERT, RoBERTa), fine-tuning, Retrieval-Augmented Generation (RAG), génération conditionnée.
Modélisation de séries temporelles : RNN/LSTM, mécanismes d’attention, architectures Transformer pour forecasting.
IA générative : diffusion probabiliste (Stable Diffusion), GANs, modèles audio (MusicGen).
Développement d’interfaces IA avancées avec Streamlit : applications multi-pages, authentification, caching intelligent, intégration de bases vectorielles.
Conception d’API IA robustes avec FastAPI : validation de données, rate limiting, intégration asynchrone.
Déploiement et containerisation : Docker, orchestration légère, plateformes serverless et managed (Railway, Hugging Face).
MLOps pratiques : suivi d’expériences (Weights & Biases), tracking de modèles (MLflow), monitoring en production.

À l’issue de la formation vous saurez

Concevoir et déployer une application IA complète et performante en quelques jours, en respectant les bonnes pratiques scientifiques et techniques.
Transformer une idée en produit fonctionnel accessible à des milliers d’utilisateurs, avec optimisation des ressources computationnelles.
Sélectionner l’architecture neurale optimale en fonction des contraintes du problème (précision, latence, coût).
Gérer les aspects production : inférence efficace, monitoring des dérives de données, scalabilité horizontale.
Constituer un portfolio d’applications IA démontrant une maîtrise technique approfondie, hautement valorisée par recruteurs et clients.

Projet final • Votre App IA en production

Vous concevrez, entraînerez et déployerez une application complète, en appliquant les principes scientifiques et techniques acquis :

Assistant personnel avec RAG (retrieval sur base de connaissances privée) et interface Streamlit interactive.
Système de génération d’images conditionnées via modèles de diffusion latente (Stable Diffusion fine-tuné).
Dashboard prédictif en temps réel pour données financières, énergétiques ou médicales (Transformer-based forecasting).
Agent multimodal pour Telegram/Discord : mémoire contextuelle, compréhension d’images et de texte.
Outil de diagnostic médical par imagerie : CNN avec mécanismes d’explicabilité (Grad-CAM, SHAP).
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