Board Infinity
Applications réelles et déploiement de modèles en Java
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Applications réelles et déploiement de modèles en Java

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Instructeur : Board Infinity

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Déployer des modèles ML dans des applications Java à l'aide de Spring Boot, d'API REST et d'outils de déploiement en périphérie.

  • Automatisez les pipelines de ML avec des outils MLOps tels que Jenkins et GitHub Actions.

  • Appliquer l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage fédéré et les pratiques d'IA responsable dans des contextes d'entreprise.

  • Concevoir et déployer une solution Full stack ML en Java dans le cadre d'un projet pilote, en appliquant des données réelles et des stratégies de déploiement en production.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Déploiement du modèle
  • Catégorie : Jenkins
  • Catégorie : Java
  • Catégorie : Déploiement des applications
  • Catégorie : Déploiement continu
  • Catégorie : Apprentissage fédéré
  • Catégorie : Cadre de travail Spring
  • Catégorie : Apprentissage par renforcement
  • Catégorie : Sécurité IA
  • Catégorie : Gestion des applications d'entreprise
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : IA responsable
  • Catégorie : Spring Boot
  • Catégorie : Intelligence artificielle
  • Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
  • Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)

Détails à connaître

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juin 2025

Évaluations

10 devoirs

Enseigné en Anglais

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Java dans l'Apprentissage automatique
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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 3 modules dans ce cours

Enterprise Applications of Apprentissage automatique explore comment l'apprentissage automatique peut être appliqué pour résoudre des problèmes complexes à grande échelle dans des environnements professionnels réels. Ce module se concentre sur l'identification des cas d'utilisation à fort impact dans des secteurs tels que la finance, la santé, la vente au détail et la logistique, où le ML peut favoriser l'automatisation, l'optimisation et la prise de décision. Les apprenants examineront les modèles d'architecture de ML d'entreprise, exploreront les défis communs en matière de données et étudieront les implémentations réussies basées sur Java. En mettant l'accent sur le rapprochement des objectifs de développement et des objectifs commerciaux, ce module guide les apprenants tout au long du cycle de vie d'un projet de ML d'entreprise, de l'identification des opportunités à l'intégration et à la communication avec les parties prenantes. À la fin, les apprenants seront prêts à définir la portée, la conception et l'articulation des solutions d'apprentissage automatique qui s'alignent sur les priorités de l'organisation.

Inclus

8 vidéos4 lectures4 devoirs1 sujet de discussion

Advanced Topics and Emerging Trends (Sujets avancés et tendances émergentes) explore la pointe de l'apprentissage automatique qui continue d'évoluer au sein de l'écosystème Java et au-delà. Ce module présente aux apprenants des sujets avancés tels que l'apprentissage fédéré, l'apprentissage par transfert, l'IA explicable (XAI) et l'apprentissage par renforcement - offrant une perspective prospective sur la direction que prend le domaine. L'accent est mis sur la compréhension de la pertinence et de l'application de ces sujets dans le monde réel de l'entreprise et de la recherche. En plus des fondations théoriques, le module examine également les outils et les mises à jour de l'écosystème pertinents pour les développeurs Java, tels que l'intégration avec les hubs de modèles IA, le support de l'accélération GPU, et l'interopérabilité avec d'autres langages par le biais d'APIs. À la fin de ce module, les apprenants auront une solide maîtrise des sujets frontières et seront équipés pour évaluer et adopter les techniques émergentes dans leurs propres projets.

Inclus

6 vidéos2 lectures3 devoirs

Extension ou ateliers optionnels offre aux apprenants la possibilité d'approfondir leur compréhension de l'apprentissage automatique par le biais d'une exploration pratique, basée sur des projets, au-delà du programme d'études de base. Ce module comprend une série d'ateliers guidés, de mini-projets facultatifs et de laboratoires exploratoires qui se concentrent sur l'application des concepts ML à des problèmes spécifiques au domaine. Les sujets peuvent varier en fonction de l'intérêt de l'apprenant et de la pertinence de l'industrie, allant du traitement du langage naturel et de la vision par ordinateur à l'analytique en temps réel et aux intégrations de ML basées sur Java avec des plateformes en nuage. Conçus pour l'expérimentation pratique et l'apprentissage collaboratif, ces ateliers mettent l'accent sur la créativité, la résolution de problèmes et les meilleures pratiques pour le développement, le test et le déploiement de modèles. À la fin de ce module, les apprenants auront produit des prototypes fonctionnels ou des cas d'utilisation étendus qui renforcent leurs connaissances et donnent confiance dans les applications du monde réel.

Inclus

5 vidéos1 lecture3 devoirs

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195 Cours347 521 apprenants

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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