En présentiel ou en ligne, les formations en apprentissage automatique du langage naturel (LAMN) dirigées par un instructeur montrent, à travers des discussions interactives et des pratiques concrètes, comment extraire des informations et du sens de ces données. En utilisant différents langages de programmation tels que Python et R ainsi que des bibliothèques LAMN, nos formations combinent des concepts et des techniques en informatique, en intelligence artificielle et en linguistique computationnelle pour aider les participants à comprendre la signification des données textuelles. Les formations LAMN accompagnent les participants étape par étape dans le processus d'évaluation et d'application des bons algorithmes pour analyser les données et en rendre compte.
La formation LAMN est disponible sous forme de « formation en ligne en direct » ou de « formation en présentiel en direct ». La formation en ligne en direct (également appelée « formation à distance en direct ») est assurée via un bureau à distance interactif. La formation en présentiel en direct peut être dispensée localement sur les sites des clients à Maple Ridge ou dans les centres de formation de NobleProg à Maple Ridge.
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Ollama est une plateforme légère permettant d'exécuter des grands modèles de langage (LLM) en local.
Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, s'adresse aux professionnels de la finance et aux personnes du secteur informatique de niveau intermédiaire qui souhaitent mettre en œuvre, personnaliser et déployer des solutions basées sur Ollama dans des environnements financiers.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Déployer et configurer Ollama pour une utilisation sécurisée dans les opérations financières.
Intégrer des LLM locaux dans les processus d'analyse et de génération de rapports.
Adapter les modèles au vocabulaire et aux tâches spécifiques au secteur financier.
Appliquer les pratiques exemplaires en matière de sécurité, de confidentialité et de conformité.
Format du cours
Cours interactif et discussions.
Exercices pratiques sur des données financières.
Implémentation en direct de scénarios axés sur la finance.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.
Ollama est une plateforme légère permettant d'exécuter des modèles de langage à grande échelle (LLM) localement.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de la santé de niveau intermédiaire et aux équipes informatiques souhaitant déployer, personnaliser et opérationnaliser des solutions d'IA basées sur Ollama au sein des environnements cliniques et administratifs.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer Ollama pour une utilisation sécurisée dans les établissements de santé.
Intégrer des LLM locaux dans les flux de travail cliniques et les processus administratifs.
Personnaliser les modèles pour le vocabulaire et les tâches spécifiques au secteur de la santé.
Appliquer les meilleures pratiques en matière de confidentialité, de sécurité et de conformité réglementaire.
Format du cours
Cours interactif et discussions.
Démonstrations pratiques et exercices guidés.
Mise en œuvre concrète dans un environnement de simulation de santé isolé (sandbox).
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.
Ollama est une plateforme permettant d'exécuter localement des modèles linguistiques de grande taille (LLM) et multimodaux, tout en soutenant les pratiques de gouvernance et d'IA responsable.
Ce cours en direct, dispensé par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé souhaitant mettre en œuvre l'équité, la transparence et la responsabilité dans leurs applications basées sur Ollama.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Appliquer les principes de l'IA responsable lors du déploiement d'Ollama.
Mettre en œuvre des stratégies de filtrage du contenu et d'atténuation des biais.
Concevoir des workflows de gouvernance pour assurer l'alignement et l'auditabilité des IA.
Établir des cadres de surveillance et de reporting conformes aux réglementations.
Format du cours
Cours interactif et séances de discussion.
Ateliers pratiques sur la conception de workflows de gouvernance.
Études de cas et exercices axés sur la conformité.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en discuter.
Mistral AI est une famille puissante de modèles d'IA open source et prêts pour l'entreprise, destinés aux applications textuelles, multimodales et aux agents autonomes.
Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur, s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé souhaitant concevoir, déployer et gérer des agents IA en utilisant les modèles Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise et Devstral.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre l'architecture et les capacités des modèles Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise et Devstral.
Concevoir et mettre en œuvre des agents IA exploitant les modèles Mistral pour des cas d'utilisation en entreprise et chez les développeurs.
Intégrer des systèmes de codage, des connecteurs et des données d'entreprise dans les flux de travail des agents.
Optimiser les performances, les coûts et la conformité des agents propulsés par Mistral.
Format de la formation
Conférence interactive et discussions.
De nombreux exercices et pratiques.
Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de la formation
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de convenir des modalités.
Ollama est une plateforme qui permet d'exécuter des modèles de langage larges (LLM) et multimodaux en local, tout en soutenant des stratégies de déploiement sécurisées.
Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant déployer Ollama avec des mesures robustes de confidentialité des données et de conformité réglementaire.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Déployer Ollama de manière sécurisée dans des environnements conteneurisés et sur site (on-premise).
Appliquer des techniques de confidentialité différentielle pour protéger les données sensibles.
Mettre en œuvre des pratiques sécurisées de journalisation, de surveillance et d'audit.
Renforcer le contrôle d'accès aux données conformément aux exigences de conformité.
Format du cours
Cours interactif et discussions.
Pratique sur des cas concrets incluant des schémas de déploiement sécurisés.
Études de cas et exercices pratiques axés sur la conformité.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de prendre les arrangements nécessaires.
Claude AI est un modèle de langage avancé conçu pour soutenir des tâches complexes d'analyse, de stratégie et d'organisation.
Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur, s'adresse aux professionnels débutants en gestion de projet et en planification qui souhaitent utiliser Claude AI pour renforcer la conception de projets, la documentation, la communication et les activités de planification à long terme.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Créer de la documentation de projet telle que les chartes, les mémos et les périmètres en utilisant Claude AI.
Analyser les risques, les contraintes et les dépendances grâce au raisonnement assisté par l'IA.
Développer des communications et des rapports destinés aux parties prenantes, adaptés à différents publics.
Utiliser Claude AI pour soutenir la planification des sprints, la priorisation et l'affinement du roadmap.
Format de la formation
Explications du formateur combinées à des démonstrations guidées.
Pratique pratique basée sur des scénarios de gestion de projet réels.
Exercices structurés appliquant Claude AI dans un environnement en direct.
Options de personnalisation de la formation
Des scénarios personnalisés, des modèles spécifiques à l'organisation ou des flux de travail axés sur l'industrie peuvent être intégrés sur demande.
Mistral AI est une plateforme d’IA ouverte qui permet aux équipes de concevoir et d’intégrer des assistants conversationnels dans des flux de travail professionnels et orientés clients.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou en présentiel) s’adresse aux chefs de produit, aux développeurs full-stack et aux ingénieurs d’intégration, de niveau débutant à intermédiaire, qui souhaitent concevoir, intégrer et industrialiser des assistants conversationnels en utilisant les connecteurs et les intégrations de Mistral.
À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :
Intégrer des modèles conversationnels Mistral avec des connecteurs professionnels et SaaS.
Mettre en œuvre la génération augmentée par récupération (RAG) pour des réponses étayées.
Concevoir des patterns d’interface utilisateur pour les assistants de chat internes et externes.
Déployer des assistants au sein de flux de travail produits pour des cas d’utilisation concrets.
Format de la formation
Cours interactif et discussion.
Exercices pratiques d’intégration.
Développement en laboratoire en direct d’assistants conversationnels.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en discuter.
Ollama est une plateforme qui permet d'exécuter des grands modèles de langage et multimodaux en local.
Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux praticiens de niveau intermédiaire souhaitant maîtriser les techniques de prompt engineering pour optimiser les sorties d'Ollama.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Concevoir des prompts efficaces pour divers cas d'usage.
Appliquer des techniques telles que l'amorçage (priming) et la structuration par chaîne de pensée (chain-of-thought).
Mettre en œuvre des modèles de prompts et des stratégies de gestion du contexte.
Construire des pipelines de prompting multigénérationnels pour des workflows complexes.
Format de la formation
Conférence interactive et discussions.
Exercices pratiques de conception de prompts.
Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de la formation
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.
Claude AI est un système d’IA générative conçu pour assister dans le raisonnement, la génération de contenu, la récupération de connaissances et l’automatisation des processus.
Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou en présentiel), s’adresse aux professionnels de niveau débutant souhaitant appliquer Claude AI aux tâches de support client et de gestion de service.
À l’issue de ce programme, les apprenants seront capables de :
Utiliser Claude pour accélérer le tri et la classification des demandes.
Créer des réponses aux clients et des résumés respectant le ton attendu.
Automatiser la rédaction des billets et les processus de récupération de connaissances.
Intégrer Claude dans les workflows existants de support client.
Format du cours
Conférences guidées accompagnées de scénarios de support concrets.
Exercices pratiques basés sur des cas de service entreprise.
Mise en prise en main de Claude dans un environnement de support simulé.
Options de personnalisation du cours
Si vous souhaitez adapter ce cours aux workflows de support de votre organisation, veuillez nous contacter pour en discuter.
LangGraph est un cadre de travail permettant de créer des applications LLM multi-agents à état persistant sous forme de graphes composables, avec un état persistant et un contrôle précis de l'exécution.
Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé souhaitant concevoir, mettre en œuvre et exploiter des solutions juridiques basées sur LangGraph, tout en respectant les contrôles nécessaires en matière de conformité, de traçabilité et de gouvernance.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Concevoir des flux de travail LangGraph spécifiques au domaine juridique, en préservant l'auditabilité et la conformité.
Intégrer des ontologies juridiques et des normes documentaires dans l'état du graphe et le traitement des données.
Mettre en place des garde-fous, des approbations humaines en boucle (human-in-the-loop) et des chemins de décision traçables.
Déployer, surveiller et maintenir les services LangGraph en production, avec une visibilité complète et des contrôles des coûts.
Format de la formation
Cours interactif et discussions.
Nombreux exercices et mises en pratique.
Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en temps réel.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.
Mistral AI est une plateforme d'IA ouverte et adaptée aux entreprises, offrant des fonctionnalités pour déployer une IA sécurisée, conforme et responsable.
Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux responsables de la conformité de niveau intermédiaire, aux architectes de sécurité et aux parties prenantes juridiques et opérationnelles qui souhaitent mettre en œuvre des pratiques d'IA responsable avec Mistral en tirant parti des mécanismes de protection de la vie privée, de résidence des données et de contrôle entreprise.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en œuvre des techniques de préservation de la vie privée dans les déploiements Mistral.
Appliquer des stratégies de résidence des données pour respecter les exigences réglementaires.
Mettre en place des contrôles de niveau entreprise, tels que le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC), l'authentification unique (SSO) et des journaux d'audit.
Évaluer les options de fournisseurs et de déploiement pour assurer l'alignement avec la conformité.
Format du cours
Conférence interactive et discussion.
Études de cas et exercices axés sur la conformité.
Mise en œuvre pratique des contrôles IA d'entreprise.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en discuter.
Ollama est une plateforme permettant d'exécuter des modèles de langage larges (LLM) et multimodaux en local et à grande échelle.
Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs de niveau intermédiaire à avancé souhaitant mettre à l'échelle les déploiements d'Ollama pour des environnements multi-utilisateurs, à haut débit et optimisés en termes de coûts.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Configurer Ollama pour des charges de travail multi-utilisateurs et distribuées.
Optimiser l'allocation des ressources GPU et CPU.
Mettre en œuvre des stratégies d'auto-mise à l'échelle, de groupement par lots (batching) et de réduction de la latence.
Surveiller et optimiser l'infrastructure pour la performance et l'efficience des coûts.
Format de la formation
Cours interactif et discussions.
Travaux pratiques sur le déploiement et la mise à l'échelle.
Exercices d'optimisation pratiques dans des environnements réels.
Options de personnalisation de la formation
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de l'organiser.
Le SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) fournit des outils puissants de déploiement et d'optimisation pour les applications d'IA en temps réel dans les domaines de la vision par ordinateur et du TAL, en particulier sur le matériel Huawei Ascend.
Cette formation pratique dirigée par un instructeur (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux praticiens de l'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent construire, déployer et optimiser des modèles de vision et de langage en utilisant le SDK CANN pour des cas d'utilisation en production.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Déployer et optimiser des modèles de vision par ordinateur et de TAL à l'aide de CANN et d'AscendCL.
Utiliser les outils CANN pour convertir des modèles et les intégrer dans des pipelines en temps réel.
Optimiser les performances d'inférence pour des tâches telles que la détection, la classification et l'analyse des sentiments.
Construire des pipelines de vision par ordinateur et de TAL en temps réel pour des scénarios de déploiement sur edge ou dans le cloud.
Format du cours
Conférence interactive et démonstration.
Atelier pratique avec déploiement de modèles et profilage des performances.
Conception de pipelines en direct en utilisant des cas d'utilisation réels de vision par ordinateur et de TAL.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Claude AI est un système avancé de langage et de raisonnement qui prend en charge les tâches de données structurées, les flux de travail analytiques et l'augmentation de l'intelligence économique (IE).
Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau débutant à intermédiaire souhaitant utiliser Claude pour accélérer l'analyse des données, générer des insights et rationaliser les processus d'IE.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Appliquer Claude pour effectuer des analyses exploratoires de données ad hoc.
Générer des requêtes SQL, des résumés et des transformations à l'aide d'invites en langage naturel.
Utiliser Claude pour concevoir des tableaux de bord, des indicateurs clés de performance (ICP/KPI) et des vues analytiques plus efficacement.
Interpréter les données commerciales avec une précision accrue grâce à un raisonnement assisté par l'IA structuré.
Format de la formation
Démonstrations animées par l'instructeur et discussions guidées.
Exercices pratiques utilisant des ensembles de données commerciales réels.
Application pratique de Claude dans des scénarios axés sur l'IE.
Options de personnalisation de la formation
Si une personnalisation est nécessaire pour aligner la formation avec vos outils ou flux de travail d'IE internes, veuillez nous contacter pour organiser une version sur mesure de ce cours.
LangGraph est un framework permettant de créer des applications multimodèles dotées d'état persistent et d'une maîtrise de l'exécution, structurées sous forme de graphes composable.
Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé souhaitant concevoir, implémenter et exploiter des solutions financières basées sur LangGraph, tout en respectant les exigences de gouvernance, d'observabilité et de conformité.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Concevoir des workflows LangGraph spécifiques au secteur financier, conformes aux exigences réglementaires et aux normes d'audit.
Intégrer les normes et ontologies de données financières dans l'état du graphe et les outils associés.
Mettre en œuvre des mécanismes de fiabilité, de sécurité et d'intervention humaine pour les processus critiques.
Déployer, surveiller et optimiser les systèmes LangGraph en matière de performance, de coûts et de SLA.
Format de la formation
Conférences interactives et discussions.
Nombreux exercices et mises en pratique.
Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en temps réel.
Options de personnalisation de la formation
Pour demander une formation personnalisée, veuillez nous contacter afin de convenir des modalités.
Ollama est une plateforme permettant d'exécuter et d'affiner des grands modèles de langage et multimodaux en local.
Ce cours en présentiel animé par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs ML avancés, aux chercheurs en IA et aux développeurs de produits souhaitant concevoir et déployer des applications multimodales avec Ollama.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et exécuter des modèles multimodaux avec Ollama.
Intégrer des entrées textuelles, visuelles et audio pour des applications concrètes.
Construire des systèmes de compréhension de documents et de réponse aux questions visuelles (VQA).
Développer des agents multimodaux capables de raisonner à travers les différentes modalités.
Format du cours
Conférences interactives et discussions.
Pratique sur des ensembles de données multimodaux réels.
Mise en œuvre en laboratoire des pipelines multimodaux utilisant Ollama.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.
Les modèles Mistral sont des technologies d’intelligence artificielle open source qui s’étendent désormais aux flux de travail multimodaux, en prenant en charge à la fois le traitement du langage et la vision à des fins professionnelles et de recherche.
Cette formation en présentiel, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s’adresse aux chercheurs en apprentissage automatique (ML) de niveau intermédiaire, aux ingénieurs appliqués et aux équipes produit souhaitant développer des applications multimodales avec les modèles Mistral, notamment des pipelines d’OCR et de compréhension de documents.
À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :
Configurer et paramétrer les modèles Mistral pour des tâches multimodales.
Implémenter des workflows d’OCR et les intégrer à des pipelines de traitement automatique du langage (NLP).
Concevoir des applications de compréhension de documents adaptées aux cas d’usage professionnels.
Développer des fonctionnalités de recherche visuelle-textuelle et d’interfaces utilisateur assistives.
Format du cours
Conférence interactive et discussions.
Exercices pratiques de programmation.
Mise en œuvre en laboratoire en direct de pipelines multimodaux.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de l’organiser.
Cette formation animée par un instructeur en Maple Ridge (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux développeurs de niveau intermédiaire souhaitant appliquer des techniques de TLN avec Python dans Google Colab.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les concepts fondamentaux du traitement du langage naturel.
Prétraiter et nettoyer des données textuelles pour des tâches de TLN.
Réaliser une analyse des sentiments à l'aide des bibliothèques NLTK et SpaCy.
Travailler avec des données textuelles en utilisant Google Colab pour un développement évolutive et collaboratif.
L'atelier « Débogage et évaluation avancés des modèles Ollama » est un cours approfondi axé sur le diagnostic, les tests et la mesure du comportement des modèles lors de déploiements locaux ou privés d'Ollama.
Ce cours en présentiel (en ligne ou sur site) est destiné aux ingénieurs en IA avancés, aux professionnels de l'exploitation ML (ML Ops) et aux praticiens des tests QA qui souhaitent garantir la fiabilité, la fidélité et la préparation opérationnelle des modèles basés sur Ollama en environnement de production.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Effectuer un débogage systématique des modèles hébergés par Ollama et reproduire de manière fiable les modes de défaillance.
Concevoir et exécuter des pipelines d'évaluation robustes avec des indicateurs quantitatifs et qualitatifs.
Mettre en œuvre des capacités d'observabilité (journaux, traces, métriques) pour surveiller la santé des modèles et la dérive.
Automatiser les tests, la validation et les vérifications de régression intégrés dans les pipelines CI/CD.
Format du cours
Cours interactif et discussions.
Travaux pratiques et exercices de débogage utilisant des déploiements Ollama.
Études de cas, sessions de dépannage en groupe et ateliers d'automatisation.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de convenir des détails.
Cette formation en direct, animée par un instructeur, en Maple Ridge (en ligne ou sur site), s'adresse aux chercheurs, analystes et travailleurs du savoir de niveau intermédiaire souhaitant tirer parti de Claude AI pour traiter de grandes quantités de données, synthétiser des informations et automatiser des tâches de recherche.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Utiliser Claude AI pour les revues de littérature et la synthèse de la recherche.
Résumer des rapports, des articles de recherche et des documents longs.
Extraire des insights clés et des tendances à partir de données structurées et non structurées.
Intégrer Claude AI dans les workflows de recherche et de gestion des connaissances.
Les modèles Devstral et Mistral sont des technologies d’IA open source conçues pour un déploiement flexible, l’affinement et une intégration évolutive.
Cette formation pratique et dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) s’adresse aux ingénieurs en machine learning (ML) de niveau intermédiaire à avancé, aux équipes de plateformes et aux ingénieurs de recherche souhaitant auto-héberger, affiner et gouverner les modèles Mistral et Devstral dans des environnements de production.
À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :
Configurer et mettre en place des environnements auto-hébergés pour les modèles Mistral et Devstral.
Appliquer des techniques d’affinement pour optimiser les performances selon des domaines spécifiques.
Mettre en œuvre la gestion des versions, le suivi et la gouvernance du cycle de vie.
Garantir la sécurité, la conformité et l’usage responsable des modèles open source.
Format du cours
Cours interactif et discussions.
Exercices pratiques d’auto-hébergement et d’affinement.
Mise en œuvre en laboratoire du suivi et des pipelines de gouvernance.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en convenir.
LangGraph permet de créer des flux de travail étatiques et multi-acteurs alimentés par des LLM, offrant un contrôle précis des chemins d'exécution et la persistance de l'état. Dans le secteur de la santé, ces fonctionnalités sont essentielles pour garantir la conformité, l'interopérabilité et développer des systèmes d'aide à la décision alignés sur les flux de travail médicaux.
Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé souhaitant concevoir, mettre en œuvre et gérer des solutions de santé basées sur LangGraph tout en relevant les défis réglementaires, éthiques et opérationnels.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Concevoir des flux de travail LangGraph spécifiques au secteur de la santé, en privilégiant la conformité et l'auditabilité.
Intégrer des applications LangGraph avec des ontologies et des normes médicales (FHIR, SNOMED CT, CIM).
Appliquer les meilleures pratiques en matière de fiabilité, de traçabilité et d'explicabilité dans des environnements sensibles.
Déployer, surveiller et valider des applications LangGraph dans des environnements de production healthcare.
Format du cours
Cours interactif et discussions.
Exercices pratiques avec des études de cas réelles.
Pratique de mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'organiser les détails.
LangGraph est un cadre de travail pour construire des applications LLM multi-acteurs avec état, sous forme de graphes composables dotés d’un état persistant et d’un contrôle sur l’exécution.
Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s’adresse aux ingénieurs de plateforme IA avancés, aux responsables DevOps pour l’IA et aux architectes ML souhaitant optimiser, déboguer, surveiller et faire fonctionner des systèmes LangGraph de niveau production.
À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :
Concevoir et optimiser des topologies LangGraph complexes pour la vitesse, le coût et l’évolutivité.
Garantir la fiabilité grâce aux tentatives de recal, aux délais d’expiration, à l’idempotence et à la reprise basée sur des points de vérification.
Déboguer et tracer les exécutions de graphes, inspecter l’état et reproduire systématiquement les problèmes en production.
Instrumenter les graphes avec des journaux, des métriques et des traces, les déployer en production et surveiller les SLA et les coûts.
Format du cours
Conférence interactive et discussions.
De nombreux exercices et pratiques.
Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d’en convenir.
Cette formation en direct dirigée par un instructeur à Maple Ridge (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux créateurs de contenu, aux rédacteurs et aux professionnels du marketing débutants ou intermédiaires qui souhaitent exploiter Claude AI pour la génération de contenu, la révision et la rédaction de résumés afin d'améliorer leurs blogs, rapports et supports marketing.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Utiliser Claude AI pour le remue-méninges et l'expansion des idées.
Améliorer l'écriture grâce à la correction et à la relecture assistées par l'IA.
Produire des résumés pour des contenus longs et des rapports.
Automatiser la création de textes marketing pour différentes plateformes.
Cette formation en direct encadrée par un instructeur à Maple Ridge (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent ajuster finement et personnaliser des modèles d'IA sur Ollama pour améliorer les performances et les applications spécifiques au domaine.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Configurer un environnement efficace pour l'ajustement fin de modèles d'IA sur Ollama.
Préparer des ensembles de données pour l'ajustement fin supervisé et l'apprentissage par renforcement.
Optimiser les modèles d'IA en matière de performance, de précision et d'efficacité.
Déployer des modèles personnalisés dans des environnements de production.
Évaluer les améliorations des modèles et assurer leur robustesse.
Mistral est une famille de grands modèles de langage haute performance, optimisée pour un déploiement en production à grande échelle de manière économique.
Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux ingénieurs en infrastructure avancés, aux architectes cloud et aux responsables MLOps souhaitant concevoir, déployer et optimiser des architectures basées sur Mistral pour maximiser le débit et minimiser les coûts.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en œuvre des modèles de déploiement évolutifs pour Mistral Medium 3.
Appliquer des stratégies de regroupement par lots (batching), de quantification et de service efficace.
Optimiser les coûts d'inférence tout en maintenant les performances.
Concevoir des topologies de service prêtes pour la production destinées aux charges de travail d'entreprise.
Format de la formation
Cours interactifs et discussions.
De nombreux exercices et mises en pratique.
Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de la formation
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de convenir des détails.
Cette formation en direct dirigée par un formateur en Maple Ridge (en ligne ou sur place) s'adresse aux développeurs et aux professionnels de l'informatique de tous les niveaux qui souhaitent automatiser des tâches et des processus en utilisant l'IA sans écrire de code complexe.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Concevoir et implémenter des flux de travail complexes en utilisant l'interface de programmation visuelle de n8n.
Intégrer des capacités d'IA dans les flux de travail en utilisant LangChain.
Construire des chatbots et des assistants virtuels personnalisés pour divers cas d'utilisation.
Effectuer des analyses et du traitement de données avancés avec des agents IA.
Cette formation en présentiel à <lieu> (en ligne ou sur site) est destinée à des professionnels avancés souhaitant mettre en œuvre des flux de travail alimentés par l'IA, sécurisés et efficaces grâce à Ollama.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Déployer et configurer Ollama pour le traitement de l'IA privée.
Intégrer des modèles d'IA dans des flux de travail d'entreprise sécurisés.
Optimiser les performances de l'IA tout en préservant la confidentialité des données.
Automatiser les processus métier avec des capacités d'IA sur site.
Assurer la conformité aux politiques de sécurité et de gouvernance de l'entreprise.
Cette formation animée par un instructeur en Maple Ridge (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de logiciels et aux ingénieurs en IA de niveau intermédiaire qui souhaitent intégrer Claude AI dans leurs applications, créer des chatbots alimentés par l'IA et améliorer les fonctionnalités logicielles grâce à l'automatisation pilotée par l'IA.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Utiliser l'API Claude AI pour intégrer l'IA dans des applications.
Développer des chatbots et des assistants virtuels alimentés par l'IA.
Améliorer les applications avec une automatisation alimentée par l'IA et le traitement du langage naturel (TLN).
Optimiser et affiner les modèles Claude AI pour différents cas d'utilisation.
LangGraph est un cadre d'orchestration basé sur des graphiques qui permet la création de workflows conditionnels et multi-étapes impliquant des LLM et des outils, idéal pour automatiser et personnaliser les pipelines de contenu.
Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, s'adresse aux marketeurs de niveau intermédiaire, aux stratèges du contenu et aux développeurs en automatisation souhaitant mettre en œuvre des campagnes e-mail dynamiques avec logique de branchements ainsi que des pipelines de génération de contenu à l'aide de LangGraph.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Concevoir des workflows de contenu et d'e-mails structurés sous forme de graphes avec une logique conditionnelle.
Intégrer des LLM, des API et des sources de données pour une personnalisation automatisée.
Gérer l'état, la mémoire et le contexte à travers des campagnes multi-étapes.
Évaluer, surveiller et optimiser les performances des workflows ainsi que les résultats de livraison.
Format du cours
Conférences interactives et discussions en groupe.
Travaux pratiques mettant en œuvre des workflows e-mail et des pipelines de contenu.
Exercices basés sur des scénarios portant sur la personnalisation, la segmentation et la logique de branchements.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'organiser cela.
Le Chat Enterprise est une solution de ChatOps privée qui offre des capacités d'IA conversationnelle sécurisées, personnalisables et régies aux organisations, avec le soutien du contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC), de l'authentification unique (SSO), de connecteurs et d'intégrations avec des applications d'entreprise.
Cette formation en présentiel, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux chefs de produit de niveau intermédiaire, aux responsables TI, aux ingénieurs en solutions et aux équipes de sécurité/conformité qui souhaitent déployer, configurer et régir Le Chat Enterprise dans des environnements d'entreprise.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place et configurer Le Chat Enterprise pour des déploiements sécurisés.
Activer le RBAC, le SSO et les contrôles axés sur la conformité.
Intégrer Le Chat avec des applications d'entreprise et des entrepôts de données.
Concevoir et mettre en œuvre des jeux de rôle d'administration et de gouvernance pour le ChatOps.
Format du cours
Conférence interactive et discussions.
Nombreux exercices et mises en pratique.
Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
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Devstral est un framework open-source conçu pour créer et exécuter des agents de codage capables d'interagir avec des bases de code, des outils de développement et des API afin d'améliorer la productivité des ingénieurs.
Cette formation en présentiel (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs en apprentissage automatique (ML) de niveau intermédiaire à avancé, aux équipes d'outils de développement et aux ingénieurs SRE souhaitant concevoir, implémenter et optimiser des agents de codage à l'aide de Devstral.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Configurer et paramétrer Devstral pour le développement d'agents de codage.
Concevoir des flux de travail agents pour l'exploration et la modification des bases de code.
Intégrer des agents de codage avec des outils de développement et des API.
Appliquer les meilleures pratiques pour le déploiement sûr et efficace des agents.
Format de la formation
Cours interactifs et discussions.
De nombreux exercices et mises en pratique.
Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de la formation
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Cette formation en direct animée par un instructeur à Maple Ridge (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau débutant souhaitant intégrer Claude AI dans leurs flux de travail quotidiens afin d'améliorer l'efficacité et l'automatisation.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Utiliser Claude AI pour automatiser les tâches répétitives et rationaliser les flux de travail.
Améliorer la productivité personnelle et celle de l'équipe grâce à l'automatisation alimentée par l'IA.
Intégrer Claude AI avec les outils et plateformes commerciaux existants.
Optimiser la prise de décision et la gestion des tâches dirigées par l'IA.
Cette formation en direct animée par un instructeur à Maple Ridge (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent déployer, optimiser et intégrer des LLM à l'aide d'Ollama.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Configurer et déployer des LLM à l'aide d'Ollama.
Optimiser les modèles d'IA pour des performances et une efficacité accrues.
Exploiter l'accélération GPU pour améliorer les vitesses d'inférence.
Intégrer Ollama dans les flux de travail et les applications.
Surveiller et maintenir les performances des modèles d'IA au fil du temps.
LangGraph est un framework permettant de composer des workflows d'LLM structurés sous forme de graphes, prenant en charge la branching, l'utilisation d'outils, la mémoire et l'exécution contrôlable.
Cette formation en direct animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs de niveau intermédiaire et aux équipes produit souhaitant combiner la logique des graphes de LangGraph avec des boucles d'agents LLM pour créer des applications dynamiques et conscientes du contexte, telles que des agents de support client, des arbres de décision et des systèmes de récupération d'information.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Concevoir des workflows basés sur des graphes coordonnant des agents LLM, des outils et de la mémoire.
Mettre en œuvre un routage conditionnel, des tentatives de reconnexion et des mécanismes de repli pour une exécution robuste.
Intégrer la récupération d'information, des API et des sorties structurées dans les boucles d'agents.
Évaluer, surveiller et renforcer le comportement des agents pour garantir fiabilité et sécurité.
Format du cours
Conférence interactive et discussion animée.
Travaux pratiques guidés et parcours de code dans un environnement sandbox.
Exercices de conception basés sur des scénarios et revues par les pairs.
Options de personnalisation du cours
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Cette formation en direct, encadrée par un formateur, en Maple Ridge (en ligne ou sur site), s'adresse aux scientifiques des données de niveau intermédiaire, aux développeurs d'IA et aux passionnés d'IA qui souhaitent utiliser des LLM pour effectuer diverses tâches de TALN et créer du contenu novateur et diversifié à des fins variées.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Configurer un environnement de développement avec des LLM et des outils essentiels.
Exécuter avec expertise des tâches de CLN et d'ILN à l'aide de LLM.
Extraire, inférer et exploiter efficacement des graphes de connaissances.
Générer et gérer des dialogues en utilisant des LLM pour des applications conversationnelles.
Évaluer la qualité et la diversité du contenu généré par les LLM et l'IA générative.
Appliquer des principes éthiques pour garantir l'équité et l'utilisation responsable des LLM.
Cette formation en direct, animée par un instructeur, en Maple Ridge (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant améliorer leurs projets de TALN grâce à l'affinage efficace des modèles linguistiques pré-entraînés.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes fondamentaux de l'affinage pour les tâches de TALN.
Effectuer l'affinage de modèles pré-entraînés tels que GPT, BERT et T5 pour des applications spécifiques de TALN.
Optimiser les hyperparamètres afin d'améliorer les performances du modèle.
Évaluer et déployer des modèles affinés dans des scénarios réels.
Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux data scientists, ingénieurs en apprentissage automatique, chercheurs en TLN et passionnés d'IA qui souhaitent comprendre le fonctionnement interne des modèles GPT, explorer les capacités de GPT-3 et GPT-4, et apprendre à exploiter ces modèles pour leurs tâches de TLN.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les concepts et principes clés des transformateurs pré-entraînés génératifs.
Comprendre l'architecture et le processus d'entraînement des modèles GPT.
Utiliser GPT-3 pour des tâches telles que la génération de texte, la complétion et la traduction.
Explorer les dernières avancées de GPT-4 et ses applications potentielles.
Appliquer les modèles GPT à leurs propres projets et tâches de TLN.
Ce cours en présentiel ou à distance, animé par un formateur, tenu dans <lieu> (en ligne ou sur site), s’adresse aux professionnels débutants en affaires, aux équipes de soutien à la clientèle et aux passionnés de technologie souhaitant comprendre les fondamentaux de Claude IA et l’exploiter dans des contextes professionnels.
À l’issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les capacités et les cas d’usage de Claude IA.
Configurer Claude IA et interagir efficacement avec lui.
Automatiser des flux de travail métier à l’aide d’une IA conversationnelle.
Améliorer l’engagement client et le soutien à la clientèle grâce à des solutions alimentées par l’IA.
LangGraph est un cadre de travail permettant de créer des applications LLM structurées sous forme de graphes, offrant des capacités de planification, de branchement, d'utilisation d'outils, de gestion de la mémoire et d'exécution contrôlable.
Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs débutants, aux ingénieurs en prompts et aux praticiens des données souhaitant concevoir et développer des flux de travail LLM multicouches fiables à l'aide de LangGraph.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Expliquer les concepts clés de LangGraph (nœuds, arêtes, état) et savoir quand les utiliser.
Construire des chaînes de prompts qui se branchent, appellent des outils et conservent l'état de la conversation.
Intégrer la récupération de données et des API externes dans des flux de travail basés sur des graphes.
Tester, déboguer et évaluer les applications LangGraph pour garantir leur fiabilité et leur sécurité.
Format du cours
Cours interactif et discussions animées.
Tutoriels guidés et analyses de code dans un environnement sandbox.
Exercices axés sur des scénarios de conception, de test et d'évaluation.
Options de personnalisation du cours
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Mistral Medium 3 est un modèle de langage large multimodal haute performance, conçu pour un déploiement en production au sein d'environnements d'entreprise.
Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en IA/ML de niveau intermédiaire à avancé, aux architectes de plateformes et aux équipes MLOps souhaitant déployer, optimiser et sécuriser Mistral Medium 3 pour des cas d'usage entrepreneuriaux.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Déployer Mistral Medium 3 à l'aide d'options API et auto-hébergées.
Optimiser les performances et les coûts d'inférence.
Mettre en œuvre des cas d'usage multimodaux avec Mistral Medium 3.
Appliquer les meilleures pratiques de sécurité et de conformité pour les environnements d'entreprise.
Format du cours
Conférence interactive et discussion.
De nombreux exercices et exercices pratiques.
Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
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Cette formation en présentiel ou en ligne, dirigée par un formateur, à Maple Ridge s'adresse aux professionnels de niveau débutant souhaitant installer, configurer et utiliser Ollama pour faire fonctionner des modèles d'IA sur leurs ordinateurs locaux.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les principes fondamentaux d'Ollama et ses capacités.
Configurer Ollama pour l'exécution de modèles d'IA locaux.
Déployer et interagir avec des LLM via Ollama.
Optimiser les performances et l'utilisation des ressources pour les charges de travail liées à l'IA.
Explorer des cas d'usage du déploiement d'IA locale dans divers secteurs d'activité.
On estime que les données non structurées représentent plus de 90 % de toutes les données, dont une grande partie se présente sous forme de texte. Les articles de blog, les tweets, les médias sociaux et d'autres publications numériques contribuent continuellement à cet ensemble de données en pleine expansion.
Ce cours dirigé par un formateur se concentre sur l'extraction d'informations et de significations à partir de ces données. En utilisant le langage R et les bibliothèques de traitement du langage naturel (TLN), nous combinons des concepts et des techniques provenant de l'informatique, de l'intelligence artificielle et de la linguistique computationnelle pour comprendre algorithmiquement le sens des données textuelles. Des échantillons de données sont disponibles dans différentes langues selon les exigences du client.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de préparer des ensembles de données (grands et petits) provenant de sources diverses, puis d'appliquer les algorithmes appropriés pour analyser et rendre compte de leur signification.
Format du cours
Partie théorique, partie discussion, pratique intensive et occasionnels tests pour évaluer la compréhension
Ce cours a été conçu pour les gestionnaires, les architectes de solutions, les responsables de l'innovation, les CTO, les architectes logiciels et toute personne intéressée par une vue d'ensemble de l'intelligence artificielle appliquée et par les prévisions les plus proches concernant son développement.
Ce programme de formation en deux étapes est conçu pour les équipes de livraison de logiciels qui souhaitent intégrer des flux de travail d'ingénierie assistée par l'IA dans leurs activités quotidiennes en utilisant Claude Code.
L'IA est un ensemble de technologies permettant de créer des systèmes intelligents capables de comprendre les données et les activités associées afin de prendre des décisions « intelligentes ». Pour les fournisseurs de télécommunications, le développement d'applications et de services exploitant l'IA peut ouvrir la voie à une amélioration des opérations et des services dans des domaines tels que la maintenance et l'optimisation du réseau.
Dans ce cours, nous examinons les différentes technologies qui composent l'IA et les compétences requises pour les mettre en œuvre. Tout au long du cours, nous analysons les applications spécifiques de l'IA dans l'industrie des télécommunications.
Ce cours s'adresse aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent comprendre et mettre en œuvre l'intelligence artificielle dans leurs applications. Il met un accent particulier sur l'analyse de données, l'IA distribuée et le traitement des langues naturelles (TLN).
Cette formation en direct, animée par un formateur, à <lieu> (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs de logiciels et aux équipes d'ingénierie qui souhaitent utiliser Claude Code pour accélérer les cycles de développement, améliorer la qualité du code et automatiser les tâches de programmation répétitives.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure d'installer et de configurer Claude Code, de modifier des bases de code multi-fichiers en langage naturel, d'exploiter les modes d'approbation et de l'intégrer avec Git et CI/CD.
Ce atelier en présentatoire explorera les techniques de TLN en conjonction avec l'application de l'IA et de la robotique dans les affaires. Les participants réaliseront des exemples pratiques et des exercices de résolution de cas d'étude à l'aide de Python.
Ollama est un outil open source permettant d'exécuter des modèles de langage étendus (LLM) localement sur du matériel grand public et d'entreprise. Il abstracte la quantification des modèles, l'allocation du GPU et le service d'API au sein d'une seule interface en ligne de commande, permettant aux organisations d'auto-héberger des LLM tels que Llama, Mistral et Qwen sans envoyer d'invitations (prompts) ni de données à OpenAI, Anthropic ou Google.
Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent utiliser spaCy pour traiter de très grands volumes de textes afin d'y découvrir des motifs et d'en extraire des informations pertinentes.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer spaCy.
Comprendre l'approche de spaCy en matière de traitement du langage naturel (TLN).
Extraires des motifs et obtenir des aperçus commerciaux à partir de sources de données à grande échelle.
Intégrer la bibliothèque spaCy à des applications web et héritées existantes.
Déployer spaCy dans des environnements de production actifs pour prédire le comportement humain.
Utiliser spaCy pour prétraiter le texte en vue de l'apprentissage profond.
Format du cours
Cours interactif et discussions.
Nombreux exercices et mises en pratique.
Mise en œuvre concrète dans un environnement de laboratoire en direct.
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Pour en savoir plus sur spaCy, visitez : https://spacy.io/
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Olga - GE HealthCare
Formation - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
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J'ai vraiment aimé la fin où nous avons pris le temps de jouer avec CHAT GPT. La salle n'était pas très bien organisée pour cela - au lieu d'une grande table, quelques petites tables auraient été préférables afin que nous puissions travailler en petits groupes et brainstormer.
Nola - Laramie County Community College
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This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
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