Cette formation combine théorie, démonstrations et ateliers pratiques pour permettre aux participants de concevoir, entraîner et évaluer des modèles intelligents avec des outils professionnels.
Objectif
Cette formation intensive permet aux développeurs et ingénieurs d’acquérir une compréhension approfondie des algorithmes fondamentaux du Machine Learning et des techniques de développement utilisées dans les projets d’IA.
Est-ce pour vous ?
Développeurs Python souhaitant se spécialiser en IA, ingénieurs logiciels ou data engineers, chefs de projet technique en innovation ou R&D
Préalables
Bonnes bases en programmation Python, connaissances générales en mathématiques (statistiques, algèbre linéaire), une première expérience en manipulation de données est un plus.
Vos gains
Contenu
Jour 1 : Fondamentaux des algorithmes IA
. Introduction aux algorithmes d’IA
- Apprentissage supervisé vs non supervisé
- Notions de classification, régression, clustering
- Nettoyage, encodage, normalisation
- Split train/test, gestion des déséquilibres
- Régression linéaire et logistique
- Arbres de décision, Random Forest
- KNN, SVM
. Préparation des données
. Algorithmes classiques
Atelier pratique 1 :
Implémentation d’un modèle de classification avec Scikit-learn
Objectif : entraîner un modèle sur un jeu de données réel (Iris, Titanic…)
Détails + / -
Jour 2 : Techniques avancées & Deep Learning
. Introduction au Deep Learning
- Réseaux de neurones artificiels
- Fonction d’activation, backpropagation
. Frameworks et outils
- TensorFlow vs PyTorch
- Utilisation de Jupyter Notebook et Google Colab
. Modélisation avancée
- Réseaux multicouches (MLP)
- Réseaux convolutifs (CNN) pour l’image
- Réseaux récurrents (RNN) pour les séries temporelles
. Évaluation et optimisation
- Courbes ROC, matrices de confusion
- Cross-validation, tuning d’hyperparamètres
Atelier pratique 2 :
Création d’un réseau de neurones avec TensorFlow/Keras
Objectif : entraîner un modèle de reconnaissance d’images (MNIST ou CIFAR-10)
💡 Informations utiles
Nos formations sont offertes à Montréal ou Québec en présentiel ou en format virtuel. Les dates et lieux sont précisés lors de votre choix de session ci-dessous. Si vous avez des questions concernant l'inscription, les horaires, la langue d’enseignement ou les modalités d’annulation, consultez notre FAQ .
Intervenants
Formation en entreprise
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