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).
Jour 1 : bases IA + analyse/visualisation des données, indispensables pour cadrer et valider un projet IA.
Jour 2 : machine learning (workflow, apprentissage supervisé et non supervisé, puis applications plus avancées).
Jour 3 : TLN (des techniques classiques aux Transformers et LLM) et deep learning (concepts, architectures, techniques avancées).
Jour 4 : vision par ordinateur et robotique, puis sécurité, éthique, gouvernance et stratégie IA pour un déploiement responsable et aligné aux objectifs de l'organisation.
Reliez chaque journée à une étape du cycle de vie IA : données → modèles → déploiement → gouvernance. Cela améliore la rétention et la préparation à l'examen.
“De la base technique à la mise en production responsable.”
Expert Trainer
Expert Trainer
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.
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 ; Jour 2 : contexte, gouvernance et identification ; Jour 3 : analyse, évaluation et traitement ; Jour 4 : surveillance, reporting, sensibilisation et amélioration.
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