Conception de systèmes cognitifs par l'apprentissage automatique | Formation Qualiopi | BusinessDigital.fr

Conception de systèmes cognitifs par l'apprentissage automatique

Cette formation professionnelle s’adresse aux entreprises souhaitant transformer leurs processus décisionnels par l’intégration de techniques d’apprentissage automatique dans des systèmes complexes. L’objectif est de fournir une méthodologie concrète pour concevoir, déployer et maintenir des architectures data-centric adaptées aux enjeux industriels. Les participants aborderont les principes fondamentaux des systèmes dynamiques, les architectures distribuées et les bonnes pratiques pour l’industrialisation des modèles ML. Des études de cas concrets illustreront les défis courants et les solutions techniques associées.

Objectifs pédagogiques

• Comprendre les enjeux des systèmes data-driven dans un environnement industriel
• Maîtriser les étapes clés de conception d’une architecture ML adaptée à un SI complexe
• Savoir évaluer et sélectionner les modèles ML en fonction des contraintes techniques et métiers
• Apprendre à industrialiser des modèles pour une production scalable et maintenable
• Identifier les risques techniques et les bonnes pratiques pour leur mitigation

Programme

Informations pratiques

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Prix : Sur devis , finançable OPCO
• Prérequis : Expérience en programmation Python, connaissances de base en statistiques et en architectures logicielles.
• Public visé : Responsables techniques et scientifiques en charge de projets data-intensive dans des secteurs industriels ou tertiaires.