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SUMMARY:Microsoft Azure AI Fundamentals\n(AI‑900)
DESCRIPTION:Formation dédiée à la préparation de la certification Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900).\nElle permet de comprendre les concepts fondamentaux de l’Intelligence Artificielle et les services Azure AI (Machine Learning\, Vision\, NLP\, IA générative)\, conformément aux exigences de l’examen officiel.\nFormation de 4 jours\, alternant théorie\, démonstrations et cas pratiques.\n                                                                                                                                                                                                                                                                                                                         Programme de la formation \n1.        Introduction à l’Intelligence Artificielle :\n1.1        Définition de l’IA et concepts clés\n1.2        Différences entre IA\, Machine Learning et Deep Learning\n1.3        Cas d’usage de l’IA en entreprise\n1.4        Présentation de l’écosystème Azure AI \n2.        Principes fondamentaux du Machine Learning sur Azure :\n2.1        Types de Machine Learning (supervisé\, non supervisé\, renforcement)\n2.2        Scénarios de prédiction et de classification\n2.3        Azure Machine Learning : concepts et composants clés\n2.4        Notions de datasets\, modèles et entraînement \n3.        Vision par ordinateur avec Azure AI Vision :\n3.1        Concepts de la Computer Vision\n3.2        Analyse d’images et détection d’objets\n3.3        Reconnaissance faciale (concepts et limitations)\n3.4        Cas d’usage Azure AI Vision \n4.        Traitement du langage naturel (NLP) :\n4.1        Concepts fondamentaux du NLP\n4.2        Analyse de texte et détection des sentiments\n4.3        Extraction d’informations clés\n4.4        Services Azure AI Language\n5.        IA conversationnelle et Bots :\n5.1        Principes des chatbots et assistants virtuels\n5.2        Azure Bot Service\n5.3        Azure AI Speech (reconnaissance et synthèse vocale)\n5.4        Cas d’usage des solutions conversationnelles \n6.        IA Générative et services Azure OpenAI :\n6.1        Introduction à l’IA générative\n6.2        Cas d’usage de Azure OpenAI Service\n6.3        Bonnes pratiques d’utilisation des modèles génératifs\n6.4        Limites et considérations éthiques \n7.        IA responsable sur Microsoft Azure :\n7.1        Principes de l’IA responsable chez Microsoft\n7.2        Équité\, fiabilité\, sécurité et confidentialité\n7.3        Transparence et explicabilité\n7.4        Gouvernance et conformité des solutions IA \n8.        Préparation à la certification AI‑900 :\n8.1        Structure et format de l’examen AI‑900\n8.2        Domaines évalués et pondération\n8.3        Questions types et scénarios d’examen\n8.4        Conseils et stratégies de réussite
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