Présentation
Découvrez l'intelligence artificielle et l'IA générative avec l'écosystème Oracle. Cette formation couvre les fondamentaux du Machine Learning et du Deep Learning, les grands modèles de langage (LLM), puis l'ensemble de la pile IA d'Oracle Cloud Infrastructure : services IA préentraînés, plateformes ML, IA générative, Oracle Database 23ai et Select AI. Elle prépare à la certification OCI AI Foundations Associate.
Objectifs de la formation
- Comprendre les concepts fondamentaux de l'IA, de l'IA générative et des grands modèles de langage (LLM) : principes, évolution et impact métier
- Différencier les approches Machine Learning et Deep Learning : forces, limites et applications concrètes
- Obtenir une vue d'ensemble de l'écosystème IA d'Oracle et de la pile IA d'OCI : infrastructure, gestion des données, plateformes ML et services IA
- Explorer le portefeuille de services IA et IA générative d'OCI, y compris les services préconstruits et les modèles de fondation
- Maîtriser les fondamentaux du Machine Learning : apprentissage supervisé (prédiction, classification), non supervisé (clustering, détection d'anomalies), entraînement, évaluation et métriques de performance
- Comprendre les architectures de Deep Learning : réseaux convolutifs (CNN), récurrents (RNN) et LSTM, avec leurs avantages et limites
- Évaluer les capacités de l'IA générative : modèles de fondation, transformers, prompt engineering, embeddings et Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Mettre en œuvre les technologies IA d'Oracle : OCI AI Services, OCI Machine Learning Services, OCI Generative AI, Oracle Database 23ai et Oracle Select AI
- Identifier les cas d'usage métier : traitement de documents, traduction, reconnaissance vocale, prévision, recommandation, automatisation du support client et analyse de données
- Préparer l'examen de certification OCI AI Foundations Associate
Programme détaillé
Fondamentaux de l'IA et de l'IA générative
- Concepts clés de l'intelligence artificielle
- IA générative et grands modèles de langage (LLM)
- Principes, évolution et impact sur les métiers
Machine Learning et Deep Learning
- Apprentissage supervisé : prédiction et classification
- Apprentissage non supervisé : clustering, détection d'anomalies, découverte de motifs
- Entraînement, évaluation, validation et métriques de performance
- Architectures CNN, RNN et LSTM : avantages et limites
L'écosystème IA d'Oracle et la pile OCI
- Infrastructure IA et gestion des données
- Plateformes de Machine Learning
- Panorama des services IA d'OCI
IA générative et modèles de langage modernes
- Modèles de fondation et architecture transformer
- Prompt engineering et embeddings
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Les technologies IA d'Oracle en pratique
- OCI AI Services : capacités IA préentraînées
- OCI Machine Learning Services : développement et déploiement de modèles personnalisés
- OCI Generative AI : modèles de fondation et applications génératives
- Oracle Database 23ai : l'IA intégrée à la base de données
- Oracle Select AI : interroger les données de l'entreprise en langage naturel
Cas d'usage métier et préparation à la certification
- Traitement de documents, traduction, reconnaissance vocale
- Prévision, systèmes de recommandation, automatisation du support client
- Analyse de données
- Révisions et préparation à l'examen OCI AI Foundations Associate