
Introduction à l’IA Générative et aux
Architectures de
Solutions

Conception et
Développement de
Modèles IA
Générative

Déploiement et Gestion
des Modèles IA
Générative

Applications
Avancées
et Intégration

Pratiques Avancées
et
Certification

Introduction à l’IA Générative : Comprendre les concepts de base, les types de modèles (GAN, VAEs, Diffusion Models, etc.), et les
applications courantes.
Panorama des Outils et Technologies :
Présentation des outils et frameworks courants (TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, etc.).

Architecture de Solutions IA : Concepts fondamentaux de l’architecture de solutions, rôles et responsabilités d’un architecte.
Études de Cas : Examen de plusieurs architectures de solutions IA existantes, notamment dans des projets d’IA générative.
et gestion des coûts

Conception de Modèles IA Générative :
Comprendre comment concevoir un modèle IA générative, définir les objectifs et choisir l’architecture appropriée.
Prétraitement et Traitement des Données :
Techniques de préparation des données pour les modèles IA générative (nettoyage, augmentation, etc.).

Construction d’un Modèle Simple : Créer un modèle de base en utilisant GANs ou VAEs.
Évaluation des Modèles : Méthodes d’évaluation des performances des
modèles IA générative (FID, IS, etc.).
et gestion des coûts

Déploiement de Modèles IA : Approches pour déployer des modèles d’IA générative à grande échelle (conteneurs, serveurs,
etc.).
Optimisation et Scalabilité : Techniques pour optimiser les modèles IA pour des environnements de production (quantification, distillation, etc.).

MLOps pour IA Générative : Introduction à MLOps, gestion des pipelines de données,surveillance des modèles en production.
Sécurité et Éthique : Discuter des aspects éthiques et de la sécurité des solutions IA générative.
et gestion des coûts

Intégration de l’IA Générative dans des Systèmes Complexes : Comment intégrer des modèles IA dans des architectures
système existantes.
Interopérabilité des Services : Utilisation d’APIs, microservices, et autres mécanismes d’intégration.

Cas Pratiques : Développer un projet de bout en bout en IA générative, de la conception à la mise en production.
Revues de Code et Optimisation : Session pratique pour optimiser le code et la performance des modèles développés.
et gestion des coûts

Introduction aux Techniques Avancées :
Explorez les techniques avancées comme les modèles Diffusion, Transformers, et l’IA générative conditionnée.
Gestion des Risques et Résilience : Stratégies pour gérer les risques associés au déploiement de l’IA générative.

Examen de Certification : Évaluation des compétences acquises tout au long de la formation.
Atelier de Q&A : Session de questions/réponses
pour clarifier les concepts et les applications.
Plan de Carrière et Suivi : Conseils sur la progression de carrière en tant qu’architecte de solutions IA.






















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