Cadrage des enjeux métier et des usages prioritaires
Un contenu structuré pour alterner apports, ateliers, cas pratiques, ressources et mise en application opérationnelle.
Passer du prototype LLM a une application robuste avec evaluation, monitoring, couts, qualite et gouvernance.
Un contenu structuré pour alterner apports, ateliers, cas pratiques, ressources et mise en application opérationnelle.
Un contenu structuré pour alterner apports, ateliers, cas pratiques, ressources et mise en application opérationnelle.
Un contenu structuré pour alterner apports, ateliers, cas pratiques, ressources et mise en application opérationnelle.
Un contenu structuré pour alterner apports, ateliers, cas pratiques, ressources et mise en application opérationnelle.
Connaissance des usages LLM, du machine learning ou des architectures IA.
Architectes IA, ML engineers, data scientists, responsables innovation et platform teams.
Cette formation aide les décideurs, responsables formation et managers à évaluer rapidement l’intérêt du parcours, le niveau visé, le format le plus adapté et les prochaines disponibilités.
Oui, la structure prévoit les modalités inter, intra et sur-mesure avec adaptation du contenu au contexte entreprise.
Oui, un programme PDF et des supports complémentaires peuvent être associés à chaque formation selon le besoin.
Oui, la formation peut être prolongée par des ressources LMS, des quiz, des modules vidéo ou un parcours blended.