Ingénieur en IA pour les scientifiques des données

Faites passer vos modèles au niveau supérieur et découvrez les architectures de pointe pour la modélisation de textes et d'images avec l'apprentissage profond.Découvrez comment construire des modèles pour les tâches courantes de vision par ordinateur, notamment la classification d'images, la reconnaissance d'objets, la segmentation d'images et la génération d'images. Construisez des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et des réseaux adversariaux génératifs (GAN) sophistiqués, et utilisez des modèles pré-entraînés open-source disponibles dans torchvision.Découvrez comment construire des modèles pour les principales tâches de NLP, notamment la classification et la génération de textes, à l'aide de réseaux neuronaux récurrents (RNN), de modèles de transformateurs et de transformateurs pré-entraînés.L'entraînement des modèles pour qu'ils aient un impact dans le monde réel nécessite souvent une grande quantité de ressources informatiques et, parfois, du matériel spécialisé comme les GPU. Vous apprendrez comment des outils comme PySpark et la bibliothèque accelerate de Hugging Face peuvent vous aider à tirer le meilleur parti du matériel dont vous disposez, en distribuant les calculs !Enfin, vous apprendrez comment faire passer vos modèles de l'ordinateur portable à la production, un sujet appelé Machine Learning Operations (opérations d'apprentissage automatique) ou MLOps. Vous découvrirez les processus clés permettant d'opérationnaliser un modèle en production et de le maintenir à ce niveau grâce à un suivi rigoureux.Poursuivez votre voyage dans l'IA dès aujourd'hui !