La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Formation Vertex AI - Orchestrer des pipelines IA scalables sont : Expérience avancée en Python, TensorFlow/PyTorch, Google Cloud Platform et APIs ML. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation Vertex AI - Orchestrer des pipelines IA scalables est disponible en présentiel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation Vertex AI - Orchestrer des pipelines IA… | Learni

L'histoire de Learni

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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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Vertex AI - Orchestrer des pipelines IA scalables 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.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Formation Vertex AI - Orchestrer des pipelines IA scalables, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

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.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation Vertex AI - Orchestrer des pipelines IA scalables s'effectue à travers :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

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.

Objectifs de la formation

Maîtriser Vertex AI pour orchestrer des pipelines ML professionnels en entreprise

Développer des workflows automatisés avec Vertex AI Pipelines et Kubeflow

Implémenter des modèles IA générative via Vertex AI Studio et Gemini

Concevoir des déploiements scalables avec Vertex AI Endpoints et monitoring

Optimiser les compétences MLOps pour des solutions certifiantes et sécurisées

Déployer des applications IA productives intégrant Vertex AI en environnement cloud

Programme de la formation

Module 1Pipelines Vertex AI : automatiser les workflows ML avancés (Pipelines, Workbench, Kubeflow)

Plongez dans la configuration d'un environnement Vertex AI Workbench pour des expériences reproductibles, créez vos premiers pipelines ML avec des composants personnalisés en Python, intégrez Kubeflow pour l'orchestration hybride, réalisez des exercices pratiques sur des datasets réels d'entreprise, testez l'automatisation des entraînements hyperparamétriques, produisez un pipeline fonctionnel livrable avec métriques de performance et documentation complète pour une mise en production immédiate.

Module 2Modèles avancés Vertex AI : fine-tuning et IA générative (Gemini, PaLM, Studio)

Explorez Vertex AI Studio pour prototyper des modèles génératifs avec Gemini et PaLM, effectuez du fine-tuning sur des datasets customisés d'entreprise, intégrez des embeddings vectoriels pour RAG avancés, menez des exercices hands-on sur la génération de texte et d'images, optimisez les prompts engineering pour des outputs professionnels, générez des livrables comme un chatbot IA fonctionnel connecté à vos données, avec évaluation quantitative des performances et ajustements itératifs pour une précision maximale.

Module 3MLOps Vertex AI : déployer et monitorer en production (Endpoints, Monitoring, Security)

Déployez vos modèles sur Vertex AI Endpoints pour une scalabilité automatique, configurez le monitoring en temps réel avec des alertes personnalisées, implémentez des pipelines CI/CD sécurisés via Cloud Build, simulez des cas d'entreprise critiques avec drift detection et explainability, réalisez des exercices sur la gestion des coûts et la compliance RGPD, produisez un dashboard MLOps complet et un plan de rollback, garantissant une résilience professionnelle pour vos applications IA en production.