Apprentissage statistique en production
Code UE : RCP220
- Cours + travaux pratiques
- 6 crédits
- Volume horaire de référence
(+ ou - 10%) : 50 heures
Responsable(s)
Public, conditions d’accès et prérequis
Suivre le master d'informatique du Cnam, un certificat de spécialisation (IA ou IA et calcul ou scientifique) ou formation équivalente en intelligence artificielle. UE de niveau master (bac+5).
Objectifs pédagogiques
- Maîtriser le cycle de vie d'un modèle d'apprentissage statistique au sein de l'entreprise
- Maîtriser les contraintes liées au déploiement d'IA en production (consommation énergétique, temps de calcul, déploiement embarqué, applications critiques)
- Savoir mener un projet d'IA de sa conception à son industrialisation
- Savoir intégrer un projet d'IA à une infrastructure informatique existante
- Connaître les enjeux sociétaux et réglementaires de l'IA
Contenu
- Introduction : méthodologie générale, cycle de vie d'un projet IA
- Écosystème logiciel de l'IA
- Visualisation et interaction avec les données
- Enjeux sociétaux et règlementaires de la collecte de données
- Enjeux métiers de l'IA
- Améliorer les performances d'un modèle IA
- Mise en production d'un modèle IA
- IA-on-the-edge : déploiement mobile de l'IA
- IA-on-the-edge : déploiement web de l'IA
- Conteneurisation de l'IA
- Déploiement de l'IA dans le cloud
- Intégration de l'IA avec un système d'information existant
- Détecter les pannes et maintenance d'un modèle IA
- Projet dirigé (1/2)
- Projet dirigé (2/2)
Modalité d'évaluation
- Projet(s)
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants
Rechercher une formation
RECHERCHE MULTI-CRITERES
Plus de critères de recherche sont proposés:
-
Vous pouvez sélectionner des formations, en recherchant une chaîne de caractères présente dans l’intitulé ou dans les index (discipline ou métier visé): ex: "documenta".
Des index sont suggérés à partir du 3e caractère saisi, mais vous pouvez aussi saisir librement tout autre mot . - Les différents items sélectionnés sont croisés.
ex: "Comptabilité" et "Région Grand Est"
- Cette recherche s'effectue à travers toutes les fiches formation, y compris régionales. Les codes de ces dernières se distinguent par le suffixe de la région (ex: «-PDL pour Pays-de-la-Loire» ).
Par défaut, les fiches régionales reprennent le contenu de la fiche nationale correspondante, mais dans certains cas, comportent des informations spécifiques. - Certains diplômes se déclinent selon plusieurs parcours (codés à la fin: A, B,...). Pour afficher tous les parcours, tapez la racine du code (ex : « LG035 »).
- Dans tous les cas, veillez à ne pas insérer d'espace ni de caractère séparateur.
Plus de critères de recherche sont proposés:
- Type de diplôme
- Niveau d'entrée
- Modalité de l'enseignement
- Programmation semestrielle
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Intitulé de la formation |
Type |
Modalité(s) |
Lieu(x) |
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Intitulé de la formation
Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique Parcours Intelligence Artificielle et Optimisation
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Type
Diplôme d'ingénieur
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Lieu(x)
À la carte
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Intitulé de la formation
Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique Parcours Intelligence Artificielle et Optimisation
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Type
Diplôme d'ingénieur
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Lieu(x)
Package
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Lieu(x)
Grand-Est
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Intitulé de la formation
Master Informatique — Parcours Traitement de l'information et exploitation des données (TRIED)
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Lieu(x)
Package
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Lieu(x)
Paris
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Intitulé de la formation | Type | Modalité(s) | Lieu(x) |
Contact
Voir le calendrier, le tarif, les conditions d'accessibilité et les modalités d'inscription dans le(s) centre(s) d'enseignement qui propose(nt) cette formation.
Enseignement non encore programmé
Code UE : RCP220
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(+ ou - 10%) : 50 heures
Responsable(s)
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