IA102

Introduction au Machine Learning et au Deep Learning

  • Durée 2 JOURS
  • Prix régulier 1 000
  • Prix préférentiel 900?
  • Lieux
    • Montréal
  • Nouveau cours
  • Aussi en Formation privée
Résumé
Détails

Objectifs

Être en mesure de comprendre et supporter la prise de décisions d’affaires d’un projet de Machine Learning et de Deep Learning.

Clientèle visée

Gestionnaires de comptes ou de projets, directeurs, décideurs, directeurs TI, analystes, CFO et comptables.

Préalable

Aucun.

 

Ce cours est aussi offert en formation privée. ?

Contenu

  • Introduction à l’Intelligence Artificielle et son rôle dans les TI modernes
  • Les fondamentaux : réseaux neuronaux, exemples de réseaux convolutifs et récurrents
  • Machine learning : les principes de l’apprentissage et les concepts à connaître : données, apprentissage d’un concept, prédiction sur données nouvelles
  • Sur quelles données s’appuyer : internes à l’entreprise, acquises à l’extérieur
  • Entraînement supervisé, non supervisé, adaptatif, par renforcement
  • Les modèles linéaires d’apprentissage : régression, logistique, prédictif (Bayésien, arbres de décision…)
  • Les outils de mise en œuvre : API, langages, plates-formes locales et Cloud, langages
  • Exemples d’usages du machine learning : décision, reconnaissance d’images, interprétation du langage naturel
  • Le cas particulier de l’apprentissage profond (deep learning), algorithmes et API, applications
  • Mise en œuvre d’un projet d’apprentissage et de deep learning, les compétences nécessaires, les métiers

Dates

  • Montréal

    6 juin au 7 juin 2019

  • Montréal

    11 novembre au 12 novembre 2019

Formateur(s) attitré(s)