Formation - Opérationnaliser le Machine Learning et les solutions d’IA générative

1 - Opérationnaliser des modèles de Machine Learning avec une démarche MLOps

• Expérimenter, entraîner et piloter des modèles avec Azure Machine Learning
• Optimiser les performances des modèles grâce au réglage des hyperparamètres dans Azure Machine Learning
• Orchestrer des workflows de data science avec les pipelines Azure Machine Learning
• Automatiser l’exécution des jobs Azure Machine Learning avec GitHub
• Déclencher GitHub Actions avec le développement basé sur les fonctionnalités
• Gérer les environnements d’exécution et la reproductibilité avec GitHub Actions
• Déployer un modèle de Machine Learning en production avec GitHub Actions et Azure Machine Learning

2 - Opérationnaliser des applications d’IA générative avec une démarche GenAIOps

• Planifier et structurer une stratégie GenAIOps pour fiabiliser les applications d’IA générative
• Gérer et versionner les invites d’agents IA dans Microsoft Foundry avec GitHub
• Évaluer et optimiser les agents IA grâce à des expérimentations structurées
• Automatiser les évaluations d’IA avec Microsoft Foundry et GitHub Actions
• Superviser et monitorer les performances d’une application d’IA générative en production
• Analyser, tracer et déboguer une application d’IA générative avec des mécanismes avancés de tracing