Expert Claude et IA Générative
Domaine : IA. Niveau : Expert. Durée : 120 heures. 20 modules répartis en 5 chapitres. Tarif : 2090 euros. Formation à distance avec modules, exercices corrigés, questionnaires et manuel. Attestation de fin de formation délivrée à l’issue du parcours.
Objectifs pédagogiques
Maîtriser les capacités avancées de Claude et des modèles de langage génératifs pour concevoir des solutions IA complexes. Développer des architectures d'agents autonomes et de pipelines RAG en exploitant l'API Anthropic de manière experte. Intégrer l'IA générative dans des systèmes de production robustes en appliquant les meilleures pratiques de sécurité et d'éthique.
Prérequis
Expérience solide en programmation Python, notions de Machine Learning, avoir suivi une formation intermédiaire sur les LLMs ou posséder une expérience pratique avec des APIs d'IA générative, maîtrise des concepts REST API et JSON
Public visé
Développeurs senior, architectes logiciels, data scientists et ingénieurs IA souhaitant atteindre un niveau expert dans l'utilisation de Claude et des technologies d'IA générative pour des projets à fort impact
Programme détaillé
Chapitre 1 — Fondamentaux de Claude et de l'IA Générative
- 1.1 Architecture et fonctionnement des grands modèles de langage
- 1.2 Panorama des modèles Claude et comparaison avec les concurrents
- 1.3 Prise en main de l'interface Claude et premiers échanges guidés
- 1.4 Évaluation des acquis sur les fondamentaux de l'IA générative
Chapitre 2 — Prompt Engineering Avancé
- 2.1 Principes fondamentaux et anatomie d'un prompt efficace
- 2.2 Techniques avancées de prompting : chaîne de pensée, few-shot et rôles
- 2.3 Conception et optimisation de prompts métiers complexes
- 2.4 Évaluation des compétences en prompt engineering
Chapitre 3 — Intégration API et Automatisation
- 3.1 Fonctionnement de l'API Claude et structure des requêtes
- 3.2 Paramétrage avancé, gestion des tokens et optimisation des coûts
- 3.3 Développement d'un pipeline d'automatisation via l'API Claude
- 3.4 Évaluation des compétences en intégration API et automatisation
Chapitre 4 — Agents IA et Workflows Intelligents
- 4.1 Concepts et architecture des agents IA autonomes
- 4.2 Orchestration multi-agents et gestion de la mémoire contextuelle
- 4.3 Conception et déploiement d'un agent IA pour un cas métier réel
- 4.4 Évaluation des compétences en conception d'agents intelligents
Chapitre 5 — Applications Métiers et Projets Professionnels
- 5.1 Stratégies d'intégration de l'IA générative dans les processus métiers
- 5.2 Éthique, sécurité et gouvernance des systèmes IA en entreprise
- 5.3 Réalisation d'un projet complet d'automatisation métier avec Claude
- 5.4 Évaluation finale des compétences expert Claude et IA générative