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IA102

Introduction au Machine Learning et au Deep Learning

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  • Durée 2 jours
  • Prix régulier 1 000
  • Prix préférentiel 900?
  • Lieux
    • Québec
    • Montréal
  • Aussi en Formation privée

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 ou conférence. ?

Détails de la formation

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

Sélectionner la date de formation

  • Québec

    13 janvier au 14 janvier 2020

  • Montréal

    19 mai au 20 mai 2020

Formateur(s) attitré(s)