L'examen CAIP est structuré par domaines : fondamentaux IA, analyse/visualisation des données, ML, deep learning et TLN, vision/robotique, puis risques, confidentialité, conformité, éthique, gouvernance et stratégie.
L'examen évalue des compétences de bout en bout. Il couvre d'abord les concepts et principes fondamentaux de l'IA, puis l'analyse et la visualisation des données. Il examine ensuite la construction de modèles de machine learning et les concepts de deep learning et de TLN.
Il inclut également la connaissance et l'application de la vision par ordinateur, de la robotique et des systèmes experts, puis se termine sur des domaines de gestion du risque, confidentialité et conformité, ainsi que l'éthique, la gouvernance et la stratégie IA. L'examen est annoncé comme étant en ligne, d'une durée de trois heures.
Préparez-vous en liant chaque domaine à des livrables concrets : analyse des données, évaluation de modèle, considérations de déploiement, et checklist risques/éthique.
“CAIP teste la technique et l'IA responsable.”
Expert Trainer
Expert Trainer
Un CAIP conçoit et déploie des solutions d'IA, valide les modèles avec les données, et gère risques, éthique, confidentialité et gouvernance pour délivrer de la valeur de façon responsable.
Jour 1 : fondamentaux IA et data ; Jour 2 : machine learning ; Jour 3 : deep learning et TLN ; Jour 4 : vision, robotique, et IA responsable (stratégie, gouvernance, risques).
L'examen est structuré par domaines : principes et réglementations, programme et gouvernance, identification et analyse, évaluation/traitement/surveillance, et amélioration des performances.
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