Parcours d'apprentissage · Créer de l'IA

Nouveau diplômé : apprentissage automatique pratique et déploiement de modèles

Entraînez des modèles d'apprentissage automatique sur de vraies données, puis mettez-les à la disposition des utilisateurs.

C'est vous

Vous avez étudié l'informatique, les sciences ou le génie, ou vous terminez bientôt. Vous savez écrire un peu de code. Vous voulez un premier emploi où vous entraînez des modèles sur de vraies données et les mettez entre les mains de vrais utilisateurs.

Où vous allez

Ingénieur ou ingénieure en apprentissage automatique, niveau junior

Transformer une question d'affaires en problème de prédiction
Entraîner et comparer des modèles, et en choisir un avec des preuves
Servir un modèle derrière une API, dans un conteneur, dans l'infonuagique
Montrer un travail que l’employeur peut exécuter lui-même

3 étapes
9 cours, 9 disponibles maintenant
Environ 103 à 138 heures d'études
9 certificats de réussite

Combien de code il vous faut

Aucun code
Lire du code
Un peu de code
Le code au cœur

Le code est au cœur de ce parcours : vous écrivez du Python chaque semaine. Si vous débutez en programmation, le cours de Python part de zéro, et chaque leçon montre le code complet.

Votre parcours, étape par étape

Chaque arrêt est un cours. Sa forme vous dit quelle part du cours suivre.

Cours complet. Tout le cours, avec sa pratique. Il mène à un certificat de réussite.
Notions. Seulement les modules de notions, lus sans exécuter de code. Ils mènent à un certificat des notions.
Facultatif. Utile pour certaines personnes. Vous n'en avez pas besoin, et il n'est pas compté dans le temps.

Vous, aujourd'hui
Étape 1 Les basesenviron 39 à 53 h
1. Bases d'une carrière en IA : rôles, compétences et feuilles de route
  Cours complet4–6 h
  Choisissez votre rôle et planifiez vos semaines.
2. Python pour l'ingénierie de l'IA en pratique
  Cours complet18–24 h
  Python est l’outil de tous les cours suivants.
3. L'essentiel de Git et du développement en équipe
  Cours complet5–7 h
  Enregistrez votre travail et partagez-le comme une équipe.
4. Mathématiques et statistiques essentielles pour l'IA
  Cours complet12–16 h
  Les chiffres derrière les résultats des modèles, sans démonstrations.
  Priorité: Si vous avez déjà étudié ce sujet, faites plutôt son travail final.
Étape 2 Apprentissage automatiqueenviron 38 à 48 h
1. SQL et préparation des données pour l'IA
  Cours complet12–16 h
  La plus grande partie du travail consiste à préparer de bonnes données.
2. Apprentissage automatique : du problème à un modèle fiable
  Cours complet26–32 h
  Le cœur de ce parcours : d’une question à un modèle digne de confiance.
Étape 3 Servir de vrais utilisateursenviron 26 à 37 h
1. Créer et déployer votre première API
  Cours complet11–15 h
  Placez votre modèle derrière une API.
2. L'essentiel de Docker et du nuage pour les développeurs en IA
  Cours complet7–10 h
  Emballez-le pour qu’il fonctionne de la même façon partout.
3. Déployer des modèles d'IA pour de vrais utilisateurs
  Cours complet8–12 h
  Servez des modèles à de vrais utilisateurs, et gardez-les rapides.
Vous arrivezIngénieur ou ingénieure en apprentissage automatique, niveau junior

Obtenez des certificats en chemin

Vous n'avez pas besoin de terminer tout le parcours pour montrer ce que vous avez appris. Chaque cours complet donne un certificat de réussite, et chaque cours de notions donne un certificat des notions. Partagez chacun dès que vous l'obtenez.

Quand vous êtes prêt, préparez-vous à l'entrevue : Préparation aux entrevues : ingénieur en apprentissage automatique

En faire mon parcours Tous les parcours d'apprentissage

Choisissez cet objectif dans votre profil. Mon apprentissage montre ensuite votre progression sur ce parcours, et le nombre de semaines à votre rythme.