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 - Déployer des pipelines ML scalables sont : Expertise en Machine Learning avec TensorFlow/PyTorch, Python avancé, bases de Google Cloud Platform et conteneurs Docker. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

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

Formation Vertex AI - Déployer des pipelines ML ... | 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 - Déployer des pipelines ML 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 - Déployer des pipelines ML 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 - Déployer des pipelines ML 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 certifiants avec Vertex Pipelines

Implémenter des déploiements scalables de modèles IA en production

Optimiser la gestion d'état et le monitoring avec Vertex AI tools

Concevoir des solutions explainables et sécurisées pour des compétences expert

Intégrer Vertex AI dans des environnements cloud hybrides d'entreprise

Programme de la formation

Module 1Pipelines Vertex AI : concevoir des workflows ML automatisés (Vertex Pipelines, Kubeflow, datasets avancés)

Plongez dans la création de pipelines end-to-end avec Vertex AI Pipelines, configurez des composants personnalisés en Python, intégrez Kubeflow pour l'orchestration avancée, manipulez des datasets massifs via Vertex AI Feature Store, réalisez des exercices pratiques sur des cas d'entreprise réels comme la prédiction de churn client, testez l'automatisation des hyperparamètres avec Vertex AI Hyperparameter Tuning, produisez un livrable pipeline déployable et optimisé pour scaler en production.

Module 2Déploiement Vertex AI : monitorer et sécuriser des modèles en prod (Endpoints, Explainable AI, MLOps)

Déployez des modèles sur Vertex AI Endpoints avec autoscaling et traffic splitting, intégrez Explainable AI pour l'interprétabilité des prédictions, configurez Vertex AI Monitoring pour détecter les dérives en temps réel, appliquez des pratiques MLOps avancées avec CI/CD GitHub Actions, simulez des scénarios d'entreprise critiques comme la détection de fraudes, générez des rapports de performance chiffrés, finalisez un projet fil rouge avec dashboard personnalisé Vertex AI, prêt pour une intégration immédiate en entreprise certifiante.