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Objectifs de la formation

Comprendre l’écosystème de Cloud AI Platform (Google Cloud)

Déployer et automatiser des modèles de Machine Learning à grande échelle

Concevoir des pipelines de données robustes et automatisés

Optimiser les coûts et performances des solutions IA sur le Cloud

Assurer la sécurité et la conformité des données et modèles IA

Programme

Jour 1Introduction, Environnement & Pipeline ML

Présentation détaillée de Cloud AI Platform et de l’environnement Google Cloud IA. Mise en place du projet, gestion des accès et préparation des données. Construction d’un pipeline simple de Machine Learning : du dataset au déploiement du modèle. Prise en main de l’interface, de l’API et des outils de monitoring.

Jour 2Déploiement, Automatisation et Monitoring

Déploiement avancé de modèles avec AI Platform (gestion de versions, endpoints, batch prediction). Mise en œuvre d’automatisation via les pipelines IA : Cloud Functions, Dataflow et Kubeflow Pipelines. Monitoring des performances, alertes, interprétabilité des modèles et gestion de la maintenance. Optimisation du coût des ressources cloud pour le ML.

Jour 3Sécurité, Gouvernance et Cas d’Application Réels

Gestion des accès, sécurité et conformité RGPD/ISO. Bonnes pratiques pour manipuler les données sensibles. Mise en place de la gouvernance des modèles IA (audit, reproductibilité). Études de cas réels : traitement d’images, NLP, applications métiers. Coaching individuel et ateliers pratiques; déploiement sur un use-case apporté par chaque participant.

Méthode d'évaluation

Exercices pratiques encadrés à chaque fin de module
Projet de déploiement complet d’un modèle IA sur Cloud AI Platform
QCM final d’évaluation des compétences

Méthode d'apprentissage

Cours interactifs avec démonstrations live
Études de cas et retours d’expérience
Ateliers pratiques sur un projet fil rouge
Support de formation téléchargeable
Accès à un bac à sable cloud pour les travaux dirigés

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Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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