IA Sol Architecte – ai.allence.cloud

IA Solution Architecte

Durée 5j

Jour 1

Introduction à l’IA Générative et aux
Architectures de
Solutions

Jour 2

Conception et
Développement de
Modèles IA

Générative

Jour 3

Déploiement et Gestion
des Modèles IA

Générative

Jour 4

Applications

Avancées
et Intégration

Jour 5

Pratiques Avancées

et

Certification

Jour1

Introduction à l’IA Générative
et aux Architectures de Solutions

Matinée :

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.).

Après-midi

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.

Jour2

Conception et Développement
de Modèles IA Générative

et gestion des coûts

Matinée :

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.).

Après-midi

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.).

Jour3

Déploiement et Gestion
des Modèles IA Générative

et gestion des coûts

Matinée :

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.).

Après-midi

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.

Jour4

Applications Avancées et Intégration

et gestion des coûts

Matinée :

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.

Après-midi

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.

Jour5

Pratiques Avancées et
Certification

et gestion des coûts

Matinée :

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.