Programmes de formation IA

Programmes d'Excellence en Intelligence Artificielle

Trois parcours spécialisés conçus pour vous propulser vers l'expertise en IA. Choisissez votre voie vers l'excellence technologique.

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Notre Méthodologie de Formation

CodesIntellige adopte une approche pédagogique révolutionnaire qui combine théorie avancée, pratique intensive et immersion industrielle. Nos programmes sont structurés autour de projets concrets, permettant aux apprenants de développer une maîtrise opérationnelle immédiate des technologies IA.

Apprentissage par Projets

Développement de compétences à travers des projets industriels réels, encadrés par des experts reconnus.

Mentorat Personnalisé

Accompagnement individualisé par des professionnels actifs dans l'écosystème IA suisse et international.

Innovation Continue

Programmes constamment mis à jour selon les dernières avancées technologiques et besoins du marché.

Ingénierie de Systèmes ML

Ingénierie de Systèmes ML

Programme intensif axé sur la création de systèmes d'apprentissage automatique évolutifs et fiables pour les environnements de production. Vous maîtriserez la containerisation avec Docker et Kubernetes, l'implémentation de pipelines CI/CD pour workflows ML, et la conception d'architectures microservices dédiées aux systèmes ML.

Compétences Développées

Infrastructure & DevOps

  • • Containerisation Docker avancée
  • • Orchestration Kubernetes
  • • Pipelines CI/CD automatisés

Monitoring & Optimisation

  • • Surveillance de performance
  • • Détection de dérive des données
  • • Optimisation d'inférence
CHF 1,980 • 12 semaines
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Développement IA Conversationnelle

Programme complet pour créer des systèmes d'IA conversationnelle sophistiqués destinés aux chatbots, assistants virtuels et interfaces vocales. Vous explorerez les pipelines de compréhension du langage naturel, les stratégies de gestion de dialogue, et les techniques de génération de réponses contextualisées.

Domaines d'Expertise

NLP Avancé

  • • Reconnaissance d'intention
  • • Extraction d'entités
  • • Gestion de contexte

Interfaces Vocales

  • • Reconnaissance vocale
  • • Synthèse de parole
  • • Détection de mots-clés
CHF 1,750 • 10 semaines
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IA Conversationnelle
IA pour Calcul Scientifique

IA pour Calcul Scientifique

Programme spécialisé appliquant les méthodes d'intelligence artificielle aux problèmes scientifiques et d'ingénierie nécessitant un calcul haute performance. Vous apprendrez les réseaux de neurones informés par la physique, les équations différentielles neuronales, et les techniques de modélisation de substitution.

Applications Spécialisées

Sciences Physiques

  • • Dynamique des fluides
  • • Modélisation moléculaire
  • • Modélisation climatique

Ingénierie

  • • Découverte de médicaments
  • • Prédiction de propriétés
  • • Optimisation de conception
CHF 2,350 • 14 semaines
Rejoindre ce Programme

Comparaison des Programmes

Caractéristiques Ingénierie ML IA Conversationnelle Calcul Scientifique
Durée 12 semaines 10 semaines 14 semaines
Investissement CHF 1,980 CHF 1,750 CHF 2,350
Niveau Technique Avancé Intermédiaire+ Expert
Focus Principal Production & DevOps NLP & Interfaces Recherche & HPC
Débouchés Carrière MLOps Engineer NLP Developer Research Scientist
Prérequis Math Algèbre linéaire Statistiques Calcul différentiel

Choisir Ingénierie ML

Idéal si vous souhaitez vous spécialiser dans l'industrialisation et le déploiement de modèles ML à grande échelle.

Choisir IA Conversationnelle

Parfait pour développer des interfaces intelligentes et des systèmes de communication homme-machine avancés.

Choisir Calcul Scientifique

Recommandé pour appliquer l'IA aux domaines scientifiques et résoudre des problèmes complexes de recherche.

Standards Techniques et Protocoles

Infrastructure Technologique

Cloud Computing: Accès à des environnements AWS, Google Cloud et Azure avec instances GPU haute performance (Tesla V100, A100)
Stockage de Données: Solutions distribuées (HDFS, S3) et bases de données vectorielles (Pinecone, Weaviate) pour projets à grande échelle
Contrôle de Version: GitLab Enterprise avec intégration MLOps et suivi d'expérimentations automatisé

Outils et Frameworks

Frameworks ML: TensorFlow 2.x, PyTorch, JAX, Hugging Face Transformers, avec accès aux dernières versions
MLOps: MLflow, Kubeflow, DVC, Weights & Biases pour le suivi et déploiement de modèles
Sécurité: Protocoles de chiffrement bout-en-bout et conformité RGPD pour tous les projets étudiants

Méthodologie de Développement

1

Analyse

Définition des objectifs et architecture système

2

Développement

Implémentation itérative avec tests continus

3

Optimisation

Amélioration des performances et scalabilité

4

Déploiement

Mise en production et monitoring continu

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