Ce cours de niveau intermédiaire s'adresse aux ingénieurs et développeurs spécialisés dans l'apprentissage automatique qui souhaitent aller au-delà des simples expérimentations et déployer des systèmes d'apprentissage automatique fiables. Les apprenants apprendront à appliquer les pratiques fondamentales du MLOps, telles que le contrôle de version, les pull requests et les pipelines CI/CD, afin de garantir la bonne santé et la préparation à la production d'une base de code d'apprentissage automatique. Les apprenants concevront également des composants logiciels modulaires et développeront un microservice FastAPI qui met à disposition un modèle Transformer via une API claire et bien définie. Grâce à de courtes vidéos, des sessions de coaching guidées, des activités pratiques et un laboratoire non noté, les apprenants s'exerceront à des workflows réels utilisés par les équipes d'apprentissage automatique dans le secteur. À l’issue de ce cours, les apprenants seront capables de collaborer en toute confiance sur des bases de code ML, de passer avec succès des contrôles de qualité automatisés et de déployer des modèles d’apprentissage automatique derrière des API évolutives.