Apps Natives avec IA
Domaine : IA. Niveau : Avance. Durée : 120 heures. 20 modules répartis en 5 chapitres. Tarif : 1690 euros. Formation à distance avec modules, exercices corrigés, questionnaires et manuel. Attestation de fin de formation délivrée à l’issue du parcours.
Objectifs pédagogiques
Concevoir et déployer des applications mobiles natives intégrant des modèles d'IA avancés sur iOS et Android. Maîtriser l'optimisation et l'intégration on-device de modèles de machine learning avec Core ML, TensorFlow Lite et ONNX. Développer des pipelines IA performants incluant vision par ordinateur, NLP et inférence en temps réel dans des apps natives.
Prérequis
Expérience solide en développement mobile natif (Swift/Kotlin), connaissance des bases du machine learning et des réseaux de neurones, maîtrise de Python pour la préparation des modèles, notions de traitement de données et d'algèbre linéaire.
Public visé
Développeurs mobiles expérimentés souhaitant intégrer des capacités d'IA dans leurs applications natives, ingénieurs ML cherchant à déployer leurs modèles sur mobile, et architectes logiciels pilotant des projets d'applications intelligentes.
Programme détaillé
Chapitre 1 — Fondamentaux du développement mobile avec IA
- 1.1 Écosystème mobile iOS et Android
- 1.2 Claude comme co-développeur : méthode et workflow
- 1.3 Mise en place d'un environnement de développement assisté par IA
- 1.4 Évaluation des fondamentaux mobile et IA
Chapitre 2 — Développement React Native avec IA
- 2.1 Architecture et composants React Native
- 2.2 Génération et optimisation de code React Native avec Claude
- 2.3 Construction d'une application React Native complète avec IA
- 2.4 Évaluation des compétences React Native
Chapitre 3 — Développement Flutter avec IA
- 3.1 Architecture Dart et Flutter : widgets et state management
- 3.2 Utilisation de Claude pour accélérer le développement Flutter
- 3.3 Création d'une application Flutter multiplateforme avec IA
- 3.4 Évaluation des compétences Flutter
Chapitre 4 — Intégration de l'IA dans les applications mobiles
- 4.1 Intégration d'API d'intelligence artificielle dans une application mobile
- 4.2 Gestion des données, sécurité et performance des appels IA
- 4.3 Développement d'une fonctionnalité IA embarquée dans une application mobile
- 4.4 Évaluation de l'intégration IA dans le mobile
Chapitre 5 — Publication et déploiement sur App Store et Google Play
- 5.1 Processus de soumission et règles de publication App Store et Google Play
- 5.2 Optimisation des métadonnées, tests et gestion des versions
- 5.3 Préparation et soumission d'une application complète sur les stores
- 5.4 Évaluation finale du parcours de développement mobile avec IA