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Plan du cours

Plan du cours Proposition de formation

Jour 1 - Introduction à l'IA et à Python pour les flux de données

• Vue d'ensemble du paysage de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique

• Rôle de l'IA dans l'ingénierie des données moderne

• Rappel des fondamentaux de Python pour les applications IA

• Manipulation de données avec pandas et NumPy

• Introduction aux API et à la gestion des données JSON

• Mini-exercice de chargement et de transformation de jeux de données

Jour 2 - Fondements de l'apprentissage automatique pour les praticiens

• Concepts d'apprentissage supervisé et non supervisé

• Techniques d'ingénierie de fonctionnalités et de préparation des données

• Bases de l'entraînement de modèles avec scikit-learn

• Évaluation des modèles et métriques de performance

• Introduction aux concepts de déploiement de modèles

• Pratique : construction d'un modèle prédictif simple

Jour 3 - Introduction aux LLM et à l'ingénierie de prompts

• Comprendre les grands modèles de langage et leur fonctionnement

• Tokenisation, fenêtres de contexte et limites

• Principes et techniques de conception de prompts

• Prompting zéro-exemple et quelques exemples

• Stratégies d'évaluation et d'itération des prompts

• Exercices pratiques d'ingénierie de prompts

Jour 4- Construction d'applications IA avec des LLM

• Utilisation des API LLM dans Python

• Sorties structurées et concepts d'appels de fonction

• Construction d'applications basées sur le chat et les tâches

• Introduction à la génération augmentée par récupération (RAG)

• Connexion des LLM à des sources de données externes

• Mini-projet : construction d'un simple assistant IA

Jour 5 - Industrialisation des solutions IA

• Conception de flux de travail IA scalables

• Intégration de l'IA dans les pipelines de données

• Surveillance et amélioration des performances des modèles

• Optimisation des coûts et stratégies d'utilisation des API

• Considérations en matière de sécurité et d'IA responsable

• Projet final : construction d'une solution IA de bout en bout

 35 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

Nos clients témoignent (2)

Le formateur était très disponible pour répondre à toutes les questions que j'ai posées.

Caterina - Stamtech
Formation - Developing APIs with Python and FastAPI

Traduction automatique

Le formateur développe la formation en fonction du rythme des participants

Farris Chua
Formation - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy

Traduction automatique

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2026-10-26 09:30
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Conception sur mesure de l'IA appliquée et d'ingénierie LLM avec Python

2026-11-09 09:30
35 heures
Courtrai
6150 EUR (En ligne)
8400 EUR (Salle de Classe)

Conception sur mesure de l'IA appliquée et d'ingénierie LLM avec Python

2026-11-23 09:30
35 heures
Gand
6150 EUR (En ligne)
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Conception sur mesure de l'IA appliquée et d'ingénierie LLM avec Python

2026-12-07 09:30
35 heures
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6150 EUR (En ligne)
8650 EUR (Salle de Classe)

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

  • Mettre en place l'environnement de développement nécessaire intégrant FastAPI, React et MongoDB.
  • Comprendre les concepts clés, les fonctionnalités et les avantages de la stack FARM.
  • Apprendre à construire des API REST avec FastAPI.
  • Apprendre à concevoir des applications interactives avec React.
  • Développer, tester et déployer des applications (front-end et back-end) en utilisant la stack FARM.
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Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, est destinée aux développeurs souhaitant utiliser FastAPI avec Python pour construire, tester et déployer des APIs RESTful plus facilement et plus rapidement.

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

  • Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour développer des APIs avec Python et FastAPI.
  • Créer des APIs plus rapidement et plus simplement à l'aide de la bibliothèque FastAPI.
  • Apprendre à créer des modèles de données et des schémas basés sur Pydantic et OpenAPI.
  • Connecter des APIs à une base de données à l'aide de SQLAlchemy.
  • Mettre en œuvre la sécurité et l'authentification dans les APIs en utilisant les outils de FastAPI.
  • Construire des images de conteneurs et déployer des APIs web sur un serveur cloud.
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