Formation Predictive AI en Québec

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur à Québec (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent créer des applications alimentées par l'IA en utilisant l'analyse prédictive et les modèles génératifs.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondamentaux de l'IA prédictive et des modèles génératifs.
• Utiliser des outils alimentés par l'IA pour le codage prédictif, la prévision et l'automatisation.
• Mettre en œuvre des LLM (Grands Modèles de Langage) et des transformateurs pour la génération de texte et de code.
• Appliquer la prévision de séries chronologiques et les recommandations basées sur l'IA.
• Développer et affiner des modèles d'IA pour des applications réelles.
• Évaluer les considérations éthiques et les meilleures pratiques en matière de déploiement de l'IA.

Cette formation en direct animée par un formateur à Québec (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'informatique de niveau débutant qui souhaitent maîtriser les principes fondamentaux de l'IA prédictive.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les concepts clés de l'IA prédictive et ses applications.
• Collecter, nettoyer et préparer les données pour l'analyse prédictive.
• Explorer et visualiser les données afin de dégager des insights.
• Construire des modèles statistiques de base pour effectuer des prédictions.
• Évaluer la performance des modèles prédictifs.
• Appliquer les concepts de l'IA prédictive à des scénarios réels.

Cette formation en direct animée par un formateur à Québec (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels DevOps de niveau intermédiaire souhaitant intégrer l'IA prédictive dans leurs pratiques DevOps.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Mettre en œuvre des modèles d'analyse prédictive pour anticiper et résoudre les défis du pipeline DevOps.
• Utiliser des outils alimentés par l'IA pour améliorer la surveillance et les opérations.
• Appliquer des techniques d'apprentissage automatique pour améliorer les flux de travail de livraison logicielle.
• Concevoir des stratégies d'IA pour la résolution proactive des problèmes et l'optimisation.
• Gérer les considérations éthiques liées à l'utilisation de l'IA en DevOps.