Cours

Fondamentaux de l'IA et du machine learning

Comprendre l'intelligence artificielle et le machine learning

Les définitions de base de l'IA, du machine learning et du deep learning, les trois grands types d'apprentissage et le cycle de vie complet d'un projet ML sur AWS.

Fondamentaux de l'IA générative

Les bases de l'IA générative

Les modèles de fondation, l'architecture transformer, les paramètres d'inférence, les cas d'usage courants et les limites de l'IA générative, avec un premier aperçu d'Amazon Bedrock.

Applications des modèles de fondation

Concevoir des applications avec des modèles de fondation

Les techniques concrètes pour construire une application autour d'un modèle de fondation : prompt engineering, RAG, fine-tuning, agents, et le panorama des services AWS d'IA appliquée.

Bonnes pratiques d'IA responsable

IA responsable : principes et mise en oeuvre

Les piliers de l'IA responsable défendus par AWS, les sources de biais dans un système d'IA, et les outils concrets (SageMaker Clarify, Bedrock Guardrails, AI Service Cards) pour les limiter.

Sécurité, conformité et gouvernance pour les solutions IA

Sécuriser et gouverner les solutions d'IA

La protection des données utilisées par une solution d'IA sur AWS, les obligations de conformité réglementaire, et les mécanismes de gouvernance qui encadrent le cycle de vie d'un modèle.