Quels sujets sont couverts sur les 4 jours de formation ?
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.
Related Information
- Jour 1 : fondamentaux + data/visualisation.
- Jour 2 : ML workflow, supervisé/non supervisé.
- Jour 3 : TLN (Transformers/LLM) + deep learning.
- Jour 4 : vision, robotique, sécurité, éthique, gouvernance, stratégie.
- Exercices pratiques pour l'application.
Expert Insight
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.
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Comment est structuré l'examen CAIP ?
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.
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Que fait un Certified Artificial Intelligence Professional en pratique ?
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.
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