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Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.
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Ne laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise du déploiement et de la gestion de modèles de Machine Learning dans le Cloud, 75 % des projets IA échouent en phase de production, gaspillant en moyenne 150 000 € par initiative selon Gartner.
Ces échecs provoquent des downtimes critiques, avec des coûts horaires atteignant 10 000 € et 60 % des incidents cloud liés à une mauvaise scalabilité des modèles.
Votre entreprise perd ainsi 20 % de revenus potentiels face à la concurrence agile, exposant données sensibles et réputation à des risques majeurs.
Chaque retard mensuel creuse l'écart, menaçant directement votre carrière et la compétitivité globale.
La formation Maîtriser Cloud AI Platform : Déployer et Gérer des Modèles de Machine Learning dans le Cloud est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.
Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.
Pour garantir la qualité de la formation Maîtriser Cloud AI Platform : Déployer et Gérer des Modèles de Machine Learning dans le Cloud, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :
En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Maîtriser Cloud AI Platform : Déployer et Gérer des Modèles de Machine Learning dans le Cloud s'effectue à travers :
Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.
Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.
Présentation de Cloud AI Platform, exploration de l’interface, comparaison avec d’autres solutions cloud, gestion de projet sur Google Cloud, stockage et préparation des datasets (BigQuery, Cloud Storage), bonnes pratiques d’organisation des données, automatisation des processus de préparation avec Dataflow ou Dataprep.
Utilisation de AI Platform pour le déploiement d’environnements, gestion des jobs d’entraînement, configuration des clusters (CPU/GPU/TPU), gestion de versions de modèles, monitoring du training, exploitation des notebooks gérés, gestion du budget cloud.
Déploiement des modèles en production (Endpoints & APIs), gestion du cycle de vie, versionning avancé, supervision & logs, monitoring en temps réel (Cloud Monitoring / Stackdriver), gestion de la scalabilité (auto-scaling), gestion des permissions et sécurité, audit, bonnes pratiques de maintenance, automatisation avec CI/CD cloud natif.
Public
Ingénieurs, Data Scientists et développeurs souhaitant industrialiser et déployer des modèles d’IA à l’échelle
Prérequis
Bases en Machine Learning et bonne compréhension du cloud computing
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