Formation Predictive AI en Liège

Cette formation en direct dirigée par un instructeur à Liège (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire souhaitant créer des applications alimentées par l'IA à l'aide de l'analyse prédictive et de modèles génératifs.

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

• Comprendre les principes fondamentaux de l'IA prédictive et des modèles génératifs.
• Utiliser des outils alimentés par l'IA pour la codification prédictive, la prévision et l'automatisation.
• Implémenter des LLM (Large Language Models) et des transformateurs pour la génération de texte et de code.
• Appliquer la prévision de séries temporelles 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 présentiel ou en ligne, animée par un formateur, à Liège s'adresse aux professionnels de l'informatique débutants souhaitant acquérir les fondamentaux de l'IA prédictive.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables 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 pour en dégager des insights.
• Construire des modèles statistiques basiques pour effectuer des prédictions.
• Évaluer la performance des modèles prédictifs.
• Appliquer les concepts de l'IA prédictive à des scénarios concrets.

Cette formation en présentiel ou en ligne, dispensée par un formateur, à Liège s'adresse aux professionnels du DevOps de niveau intermédiaire souhaitant intégrer l'IA prédictive dans leurs pratiques DevOps.

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

• Mettre en œuvre des modèles d'analyse prédictive pour anticiper et résoudre les défis du pipeline DevOps.
• Utiliser des outils pilotés par l'IA pour améliorer la surveillance et les opérations.
• Appliquer des techniques d'apprentissage automatique pour optimiser les flux de travail de livraison des logiciels.
• Élaborer des stratégies basées sur l'IA pour la résolution proactive des problèmes et l'optimisation.
• Prendre en compte les considérations éthiques liées à l'utilisation de l'IA dans le DevOps.