Microsoft AI-901 - Azure AI Fundamentals

Module 1 - Découvrir les concepts fondamentaux de l’IA

Distinguer intelligence artificielle, apprentissage automatique, deep learning et IA générative.

Identifier les principaux types de charges de travail IA et leurs cas d’usage.

Présenter les principes de l’IA responsable.

Lab / Atelier : associer des scénarios métiers aux catégories de solutions IA et analyser les risques responsables.

Module 2 - Comprendre l’apprentissage automatique dans Azure

Identifier les fonctions, caractéristiques et étiquettes d’un jeu de données.

Différencier régression, classification et clustering.

Explorer le cycle de vie d’un modèle et les capacités de Microsoft Foundry / Azure Machine Learning.

Lab / Atelier : explorer un jeu de données, choisir un type de modèle et interpréter des métriques simples.

Module 3 - Explorer la vision par ordinateur

Comprendre les scénarios de classification d’images, détection d’objets et analyse de documents.

Identifier les capacités Azure applicables à l’analyse d’images et de contenus visuels.

Évaluer les enjeux de confidentialité et de biais.

Lab / Atelier : analyser une image avec un service Azure et interpréter les objets, légendes ou attributs détectés.

Module 4 - Explorer le traitement du langage naturel et la parole

Identifier les scénarios d’analyse de texte, reconnaissance vocale, synthèse vocale et traduction.

Comprendre la détection de langue, l’extraction d’entités, les phrases clés et le sentiment.

Choisir un service adapté à un besoin métier.

Atelier : Lab / Atelier : Analyser un texte, extraite les entités et comparer les résultats avec le besoin métier

Module 5 - Découvrir l’IA générative et les modèles de langage

Comprendre les modèles de langage, les tokens, les embeddings et la génération de contenu.

Explorer le catalogue de modèles, les déploiements et le terrain de jeu dans Microsoft Foundry.

Rédiger des invites efficaces et appliquer des mécanismes de sécurité de contenu.

Lab / Atelier : tester plusieurs stratégies de prompting, comparer les réponses et améliorer une invite selon des critères qualité.

Module 6 - Concevoir des applications et agents IA responsables

Comprendre les composants d’une application d’IA générative et d’un agent.

Identifier les notions d’ancrage des données, de recherche augmentée et d’orchestration.

Appliquer l’évaluation, la traçabilité, la sécurité et la supervision.

Lab / Atelier : concevoir le cadrage d’un assistant ou agent Azure, définir ses sources, garde-fous et critères d’évaluation.