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RCP220

Apprentissage statistique en production

6 crédits Raphaël FOURNIER-S'NIEHOTTA EPN05 - Informatique Unité d'enseignement de type mixte

Publié Du 01-09-2023 au 31-08-9999

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

  1. Introduction : méthodologie générale, cycle de vie d'un projet IA
  2. Écosystème logiciel de l'IA
  3. Visualisation et interaction avec les données
  4. Enjeux sociétaux et règlementaires de la collecte de données
  5. Enjeux métiers de l'IA
  6. Améliorer les performances d'un modèle IA
  7. Mise en production d'un modèle IA
  8. IA-on-the-edge : déploiement mobile de l'IA
  9. IA-on-the-edge : déploiement web de l'IA
  10. Conteneurisation de l'IA
  11. Déploiement de l'IA dans le cloud
  12. Intégration de l'IA avec un système d'information existant
  13. Détecter les pannes et maintenance d'un modèle IA
  14. Projet dirigé (1/2)
  15. Projet dirigé (2/2)

Modalités de validation

  • Projet(s)

Thésaurus du Cnam :

  • Aucune indexation

Thésaurus Formacode :

  • Aucune indexation