Fondamentaux ML
Apprentissage supervisé, métriques, validation. Premier modèle livrable.
// 07 · Domaine
Fondamentaux ML, IA générative, intégration en production.
// 01 · Objectifs
Une promesse pédagogique formulée en termes de capacités concrètes, mesurables, défendables en entretien.
Comprendre les fondements mathématiques et statistiques du machine learning.
Entraîner et évaluer un modèle supervisé sur des données réelles.
Concevoir un agent IA générative utile à un cas métier.
Mettre un modèle en production avec ses garde-fous.
Mesurer la performance, les biais et les coûts d'usage.
// 02 · Programme
Quatre modules ordonnés du repère au geste professionnel, ponctués d'évaluations et d'une soutenance finale.
Apprentissage supervisé, métriques, validation. Premier modèle livrable.
LLM, prompt engineering, RAG. Conception d'un agent métier.
API, monitoring, garde-fous, coût d'inférence. Déploiement supervisé.
Biais, conformité, transparence. Documentation d'un système d'IA.
// 03 · Public visé
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