Développez des applications intelligentes avec Python en maîtrisant les fondamentaux du Machine Learning, des LLM et de l’architecture RAG.
Une formation 100 % pratique pour intégrer l’IA dans vos projets dès aujourd’hui.
Taux de recommandation : 90%
Note moyenne pour l’ensemble de nos formations dispensées en 2024*
Pour planifier une formation ou obtenir plus d’information, merci d’envoyer un mail à : formation@keema.fr
*Il s’agit de la note moyenne et du taux de recommandation moyen attribué(e)s par les 71,10 % des 41 stagiaires ayant suivi une formation en 2024 et ayant répondu à notre questionnaire d’évaluation. (mise à jour le 11/12/2024)
Détail de la formation IA for Developers :
Pour qui ?
- Ingénieurs logiciels, tech leads.
- Profils techniques curieux des LLM et du Machine Learning.
Modalités
- Intra-entreprise
- En présentiel ou à distance
Prérequis
Expérience en développement logiciels.
Notions en Python et architecture d’applications..
Aucun prérequis en data science ou deep learning n’est nécessaire.
Durée
3 jours (21 heures)
Prix
💻 2100 € HT par participant ou sur devis (pour les intra-entreprise)
🧑🤝🧑 10 participants maximum
Prérequis matériel
Un ordinateur équipé des plugins navigateurs et des logiciels demandés lors de l’inscription.
Langue de la formation
🇫🇷 FR
Objectifs
Comprendre les bases du Machine Learning et du NLP.
Utiliser les LLM (modèles de langage) dans des cas métiers concrets.
Déployer des modèles via API dans des applications Python.
Concevoir un système complet de type RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Développer une application IA responsable, maintenable et prête à l’emploi.
Aptitudes / Compétences visées
Concevoir, entraîner et déployer des modèles de Machine Learning en Python.
Intégrer des modèles de langage (LLM) dans des applications réelles.
Mettre en œuvre une architecture RAG pour la recherche augmentée.
Appliquer des bonnes pratiques d’IA responsable (éthique, coût, RGPD).
Pédagogie de la formation
La formation alterne entre théorie, démonstrations avec de nombreux exemples, mises en situation et exercices.
Théorie30%
Pratique70%
Programme de la formation
Journée 1 : Fondamentaux de l’IA pour développeurs
Matinée : Introduction & Machine Learning
Introduction à l’IA appliquée : concepts clés, enjeux et cas d’usage.
Types d’apprentissage : supervisé, non supervisé, semi-supervisé.
Initiation au ML avec Python :
Après-midi : Pratique ML
Étude de cas concrets : classification, régression.
Pipeline ML : preprocessing, entraînement, , évaluation
Retours d'expérience et échanges collectifs.
Journée 2 : NLP & LLM (IA générative)
Matinée : Traitement du langage naturel
Introduction au NLP moderne :
Comprendre les Transformers.
Utiliser les APIs de LLM (Cas pratique).
Intégration dans une app Python avec gestion du prompt et réponse.
Après-midi : Cas pratiques avec LangChain.
Construction d’un assistant IA avec LangChain.
Cas pratique : Extraction de contenu depuis un PDF ( ).
OCR avec pour documents scannés
Génération de réponses augmentées à partir des documents analysés.
Cas pratique : système de recherche augmenté par LLM.
Après-midi : Projet final & IA responsable.
Atelier projet : développement d’une mini-application IA complète.
Classification multi-label de textes.
Embedding, recherche vectorielle, data augmentation.
API FastAPI pour l’exposition du modèle.
IA responsable : gestion des hallucinations, conformité RGPD, optimisation des coûts.
Pour planifier une formation ou obtenir plus d’information, merci d’envoyer un mail à : formation@keema.fr
Vous serez recontactés dans un délai de 48h. Le délai d’accès pour l’organisation d’une session en intra est de 2 semaines minimum.
Compétences et profils des formateurs
La formation est animée par un expert technique / Phd en IA, spécialiste du développement de solutions intelligentes en environnement industriel. Il possède une forte maîtrise des LLM, de l’architecture RAG et du Machine Learning appliqué à des cas d’usage réels en entreprise.
Modalités d'évaluation des acquis
Entrée en formation : Questionnaire de positionnement.
Pendant la formation : Quiz et mises en situation.
Fin de formation : Projet final avec restitution en équipe ou individuelle.
Moyens techniques et matériel pédagogique
Un support de formation numérique (format PDF) est remis à chaque stagiaire. Exercices au format zip.
- En présentiel : Salle de formation équipée d’une connexion internet wifi, d’un vidéo projecteur et d’un paper board ou d’un tableau blanc.
- À distance : La formation a lieu en ligne sur la plateforme Google Meet (service de visioconférence), l’URL de connexion est communiquée par mail au plus tard la veille de la formation.