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AI Act

Certified Artificial Intelligence Professional (CAIP)

Certified Artificial Intelligence Professional (CAIP). Vérifiez les formats, prérequis, éléments inclus et conditions de certification avant de réserver.

PECBExpert5 joursEn directEn autonomieIntra-entreprise
  • Animé par des praticiens, dont un CISO en activité
Christophe Mazzola

Animé par

Christophe Mazzola

Practicing CISO · Founder of Cyber Academy

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Pour

Fait pour vous si vous êtes.

  • ✓Professionnels de l'IA activement impliqués dans le développement et la mise en œuvre de technologies IA
  • ✓Praticiens expérimentés en IA souhaitant rester à jour sur les tendances émergentes et renforcer leurs compétences en leadership
  • ✓Data scientists axés sur le développement et l'optimisation de modèles IA
  • ✓Responsables informatiques supervisant des projets et initiatives IA au sein de leur organisation
  • ✓Responsables risques et conformité gérant les risques liés à l'IA et la conformité réglementaire
  • ✓Dirigeants tels que DSI, PDG et directeurs des opérations prenant des décisions stratégiques impliquant l'IA
  • ✓Professionnels souhaitant évoluer vers des fonctions IA de niveau exécutif et ayant besoin d'une compréhension globale du domaine

Honnêteté

PAS pour. Quand s'en passer.

Nous préférons que vous gardiez votre argent plutôt que d'acheter le mauvais parcours.

  • ✗Les personnes n'ayant aucune exposition à la programmation ni aucune base en IA risquent de trouver le rythme à partir du deuxième jour difficile sans préparation préalable
  • ✗Les professionnels recherchant une spécialisation approfondie dans un sous-domaine unique de l'IA, comme la recherche avancée en NLP, trouveront la formation généraliste plutôt que pointue
  • ✗Ceux qui souhaitent uniquement une vue d'ensemble managériale non technique pourraient trouver les sessions sur le machine learning et le deep learning plus détaillées que nécessaire

Résultats

Ce que vous serez capable de faire

  • 1Expliquer les principes fondamentaux de l'IA et décrire ses applications dans différents domaines
  • 2Réaliser des analyses de données et produire des visualisations utiles à la prise de décision dans les projets IA
  • 3Appliquer les techniques d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement à des problèmes concrets
  • 4Implémenter des architectures de réseaux de neurones, notamment les réseaux de neurones convolutifs, pour des tâches de deep learning
  • 5Décrire le fonctionnement des systèmes de traitement du langage naturel et des méthodologies de vision par ordinateur
  • 6Expliquer le rôle de la robotique et des systèmes experts dans l'automatisation pilotée par l'IA
  • 7Identifier les risques liés à l'IA et appliquer des mesures de conformité pour les atténuer
  • 8Développer des stratégies d'IA éthiques alignées sur les valeurs de l'organisation et les réglementations applicables

Programme

Jour par jour

Jour 1Fondements de l'IA et analyse de données

  • Principes fondamentaux et applications de l'IA

    Ce module introduit les concepts clés qui sous-tendent l'intelligence artificielle, en couvrant son histoire, ses principaux paradigmes et l'éventail des domaines dans lesquels l'IA est actuellement appliquée.

  • Techniques d'analyse de données et de visualisation

    Les participants apprennent à réaliser des analyses de données fondamentales et à créer des visualisations pertinentes fournissant les informations nécessaires pour orienter le développement et l'évaluation des projets IA.

En fin de journée

  • • Expliquer ce qu'est l'IA et cartographier ses principaux domaines d'application
  • • Produire des visualisations de données mettant en évidence des informations exploitables pour les projets IA
Jour 2Machine Learning

  • Apprentissage supervisé et non supervisé

    Ce module couvre les bases théoriques et l'application pratique des algorithmes de machine learning supervisé et non supervisé, notamment la sélection, l'entraînement et l'évaluation des modèles.

  • Apprentissage par renforcement

    Les participants explorent comment l'apprentissage par renforcement permet aux agents IA d'apprendre des comportements optimaux par interaction avec un environnement, en abordant les algorithmes clés et les cas d'usage.

En fin de journée

  • • Construire et évaluer des modèles de machine learning selon des approches supervisées et non supervisées
  • • Décrire en quoi l'apprentissage par renforcement diffère des autres paradigmes de ML et dans quels contextes il s'applique
Jour 3Deep Learning et traitement du langage naturel

  • Réseaux de neurones et architectures de deep learning

    Ce module examine la structure des réseaux de neurones, leur entraînement et la manière dont les architectures avancées de deep learning, telles que les réseaux de neurones convolutifs, étendent leurs capacités.

  • Systèmes de traitement du langage naturel

    Les participants acquièrent une compréhension du fonctionnement des systèmes NLP pour traiter, interpréter et générer du langage humain, en abordant les techniques fondamentales et les applications réelles les plus significatives.

En fin de journée

  • • Implémenter un réseau de neurones basique et expliquer comment un CNN traite les données en entrée
  • • Décrire les composants clés d'un pipeline NLP et leurs fonctions
Jour 4Vision par ordinateur, robotique, sécurité IA, stratégie IA, gouvernance et gestion des risques

  • Vision par ordinateur et robotique

    Ce module introduit les méthodologies de vision par ordinateur pour l'interprétation des données visuelles et explique comment la robotique et les systèmes experts sont utilisés pour permettre l'automatisation pilotée par l'IA.

  • Sécurité IA et gestion des risques

    Les participants apprennent à identifier les menaces de sécurité spécifiques à l'IA, à appliquer des mesures d'atténuation des risques et à assurer la conformité aux réglementations pertinentes régissant les systèmes IA.

  • Éthique IA, gouvernance et stratégie

    Ce module couvre le développement de stratégies d'IA éthiques, la mise en place de cadres de gouvernance et l'alignement des initiatives IA sur les valeurs organisationnelles et les attentes sociétales.

En fin de journée

  • • Identifier les vulnérabilités de sécurité dans les systèmes IA et décrire les contre-mesures appropriées
  • • Élaborer une stratégie de gouvernance et d'éthique IA alignée sur les exigences organisationnelles et réglementaires
  • • Relier les concepts de vision par ordinateur et de robotique à des scénarios d'automatisation concrets
Jour 5Consolidation et préparation à l'examen

  • Révision transversale des connaissances

    Cette session reprend les sept domaines de compétences examinés durant la semaine, afin d'aider les participants à consolider leur compréhension et à identifier les points nécessitant une révision complémentaire avant l'évaluation.

  • Présentation de l'examen et séance de questions-réponses

    Les participants reçoivent une présentation de la structure de l'examen PECB Certified Artificial Intelligence Professional et ont la possibilité d'aborder les questions en suspens avant de passer l'évaluation.

En fin de journée

  • • Identifier ses lacunes personnelles dans les sept domaines de compétences CAIP
  • • Aborder l'examen avec une vision claire de son périmètre et de sa structure

Sessions publiques

Prochaines sessions publiques

Cohortes à inscription ouverte. Choisissez une date et réservez votre place. Vous préférez une cohorte privée pour votre équipe ? Demander un devis intra-entreprise.

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Analyse approfondie

Tout ce que contient cette certification

Le détail derrière l'essentiel. Lisez à votre rythme. Chaque section répond à une question d'acheteur que nous recevons lors des appels découverte.

  • Jour 1 : Fondamentaux de l'IA et analyse de données
  • Jour 2 : Machine Learning
  • Jour 3 : Deep Learning et traitement du langage naturel
  • Jour 4 : Vision par ordinateur, robotique, stratégie IA, gouvernance et gestion des risques
  • Jour 5 : Examen de certification
  • Domaine 1 : Concepts et principes fondamentaux de l'intelligence artificielle
  • Domaine 2 : Analyse de données et visualisation
  • Domaine 3 : Construction de modèles de Machine Learning
  • Domaines 4-5 : Concepts de Deep Learning et NLP
  • Domaines 6-7-8 : Connaissance et application de la vision par ordinateur, de la robotique et des systèmes experts
  • Domaine 9 : Risques IA, confidentialité et conformité
  • Domaine 10 : Éthique IA, gouvernance, stratégie

Liste des examens PECB

Règles et politiques d'examen

Nos formations sont disponibles en plusieurs formats pour répondre à vos besoins. Veuillez noter que les tarifs varient selon le format sélectionné. Certaines options, telles que les classes en direct ou en présentiel, peuvent nécessiter un devis personnalisé selon les disponibilités et la logistique.

  • Les frais de certification et d'examen sont inclus dans le prix de la formation.
  • Les participants reçoivent un support de formation de plus de 400 pages comprenant des informations, des exemples pratiques, des exercices et des quiz.
  • Une attestation de suivi de formation valant 31 crédits CPD (Continuing Professional Development) sera délivrée aux participants ayant suivi la formation.
  • Les candidats ayant suivi la formation mais échoué à l'examen peuvent repasser celui-ci une fois gratuitement dans un délai de 12 mois à compter de la date initiale de l'examen.

Pourquoi suivre cette formation ?

  • Comprendre et appréhender les dernières tendances et technologies IA.
  • Concevoir et optimiser des systèmes IA générateurs d'innovation.
  • Traiter les enjeux critiques tels que les biais de l'IA, les problématiques de confidentialité et la conformité.
  • Aligner stratégiquement les solutions IA sur les objectifs de l'organisation pour maximiser la valeur.

À qui s'adresse cette formation ?

  1. Professionnels de l'IA activement impliqués dans le développement et la mise en œuvre de technologies IA
  2. Praticiens IA expérimentés souhaitant approfondir leurs connaissances, se tenir à jour des dernières tendances et affiner leurs compétences en leadership
  3. Data Scientists chargés du développement et de l'optimisation de modèles IA
  4. Responsables informatiques supervisant les projets et initiatives IA au sein de leur organisation
  5. Passionnés d'IA souhaitant évoluer vers des fonctions de leadership, telles que chef de projet IA ou stratège IA
  6. Responsables des risques et de la conformité chargés de gérer les risques liés à l'IA et d'assurer la conformité réglementaire
  7. Dirigeants, notamment DSI, PDG et directeurs des opérations, jouant un rôle clé dans les processus de décision liés à l'IA
  8. Professionnels visant des fonctions IA de niveau exécutif et nécessitant une compréhension globale des technologies IA et de leurs applications

Objectifs pédagogiques

  1. Expliquer les principes fondamentaux de l'IA et ses différentes applications.
  2. Conduire des analyses de données et créer des visualisations pertinentes à l'appui des projets IA.
  3. Appliquer des techniques de machine learning à des problèmes réels, notamment l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
  4. Mettre en œuvre des réseaux de neurones simples et des architectures avancées de deep learning telles que les CNN.
  5. Comprendre les systèmes NLP et les méthodologies de vision par ordinateur.
  6. Comprendre la robotique et les systèmes experts pour l'automatisation pilotée par l'IA.
  7. Identifier et atténuer les risques liés à l'IA tout en assurant la conformité réglementaire.
  8. Développer des stratégies d'IA éthique alignées sur les valeurs de l'organisation et les besoins sociétaux.

Approche pédagogique

  • Programme complet : la formation associe connaissances théoriques et exemples concrets afin de garantir l'acquisition des concepts IA fondamentaux et avancés.
  • Exercices pratiques : des activités et projets en conditions réelles permettent aux participants d'appliquer leurs compétences de manière efficace.
  • Apprentissage interactif : discussions en groupe et travaux collaboratifs pour un engagement approfondi et un partage d'expériences.
  • Préparation à la certification : la formation inclut des quiz et exercices étroitement alignés sur le format de l'examen de certification.

FAQ

Les questions que posent toujours les acheteurs

La participation à cette formation confère-t-elle automatiquement la certification CAIP ?+

Non. Suivre la formation signifie avoir participé à toutes les sessions pédagogiques, mais cela ne confère pas la certification PECB Certified Artificial Intelligence Professional. Pour obtenir la certification, vous devez séparément réussir l'examen PECB CAIP et satisfaire aux exigences de la certification PECB, qui incluent des activités d'expérience professionnelle pertinentes.

Cyber Academy délivre le programme de formation. L'examen et la certification sont gérés entièrement par PECB ; les candidats doivent s'adresser directement à PECB pour connaître les exigences et procédures en vigueur.

Quelle est l'étendue du contenu technique et la maîtrise du code est-elle requise ?+

La formation couvre un large éventail de sujets IA, de l'analyse de données et du machine learning jusqu'au deep learning, au NLP, à la vision par ordinateur et à la gouvernance IA. Le programme est conçu pour offrir aux professionnels à la fois une compréhension technique et une perspective stratégique.

Une connaissance générale des bases de la programmation est recommandée, mais la formation n'est pas un programme de génie logiciel. Les participants qui ne sont pas développeurs s'engageront néanmoins de manière significative avec le contenu sur la gouvernance, les risques, l'éthique et la stratégie abordé durant les derniers jours.

Quels domaines de compétences l'examen PECB CAIP couvre-t-il ?+

Selon PECB, l'examen porte sur sept domaines : concepts et principes fondamentaux de l'IA ; analyse de données et visualisation ; construction de modèles de machine learning ; deep learning et traitement du langage naturel ; vision par ordinateur et robotique ; sécurité IA ; éthique IA, gouvernance et stratégie.

Pour les détails sur le format de l'examen, les langues disponibles et les modalités de passage, les candidats doivent consulter la liste officielle des examens PECB ainsi que les règles et politiques d'examen.

Cette formation est-elle davantage axée sur les compétences techniques ou sur le leadership et la gouvernance ?+

La formation couvre délibérément les deux dimensions. Les jours 1 à 3 sont plus orientés techniquement, avec l'analyse de données, le machine learning, le deep learning et le NLP. Le jour 4 aborde des sujets appliqués, notamment la sécurité IA, la stratégie éthique et la gouvernance, rendant le programme pertinent à la fois pour les praticiens et les dirigeants.

Cette étendue est intentionnelle : la certification CAIP cible les professionnels qui doivent opérer efficacement dans des contextes IA à la fois techniques et stratégiques.

Quelles activités d'expérience professionnelle sont reconnues pour la certification CAIP ?+

Selon PECB, les activités reconnues comprennent l'analyse de données fondamentale, la visualisation et le prétraitement ; la mise en œuvre de modèles de machine learning supervisés et non supervisés ; le travail pratique sur les concepts de deep learning ; ainsi que le développement ou l'application de cadres de gouvernance IA, d'éthique et de gestion des risques favorisant la transparence, l'équité et la conformité.

Les candidats doivent vérifier directement auprès de PECB les exigences de certification en vigueur, celles-ci pouvant évoluer dans le temps.

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