Objectifs de la formation
L’objectif de cette formation est de permettre aux participants de comprendre les bases de l’IA, de travailler efficacement avec des données et de développer des modèles de Machine Learning et Deep Learning pour répondre à des problématiques réelles.Clientèle visée
Data scientists, data analysts, développeurs souhaitant se spécialiser en IA, ingénieurs logiciels, architectes techniques et chefs de projet technique orientés données.Préalables
Connaissances de base en Python. Notions en statistiques et algèbre linéaire. Familiarité avec les concepts de Data ScienceIntervenants
Gains pour les participants
• Comprendre les fondements de l’IA et son rôle en Data Science.
• Manipuler et préparer des données pour des modèles IA.
• Implémenter des algorithmes de Machine Learning et Deep Learning.
• Utiliser des frameworks IA (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Déployer un projet IA complet, de la conception à l’évaluation
Architecture de la formation
Jour 1 : Introduction à l’IA et à la Data Science
Chapitre 1 : Concepts fondamentaux
• Définition IA, Machine Learning, Deep Learning.
• Applications en Data Science.
Chapitre 2 : Écosystème et outils
• Python pour IA.
• Bibliothèques clés : NumPy, Pandas, Matplotlib.
• Atelier pratique :
• Exploration et visualisation d’un jeu de données.
Jour 2 : Préparation et traitement des données
Chapitre 3 : Collecte et nettoyage des données
• Gestion des données manquantes.
• Normalisation et encodage.
Chapitre 4 : Feature Engineering
• Sélection et transformation des variables.
• Atelier pratique :
• Préparation d’un dataset pour un modèle prédictif.
Jour 3 : Algorithmes de Machine Learning
Chapitre 5 : Apprentissage supervisé
• Régression linéaire et logistique.
• Arbres de décision et Random Forest.
Chapitre 6 : Apprentissage non supervisé
• Clustering (K-means).
• Réduction de dimension (PCA).
• Atelier pratique :
• Implémentation d’un modèle ML avec Scikit-learn.
Jour 4 : Deep Learning et réseaux neuronaux
Chapitre 7 : Bases du Deep Learning
• Architecture des réseaux neuronaux.
• Fonctions d’activation et backpropagation.
Chapitre 8 : Frameworks avancés
• TensorFlow vs PyTorch.
• Création d’un réseau simple.
• Atelier pratique :
• Développement d’un modèle de classification d’images.
Jour 5 : Déploiement et cas pratiques
Chapitre 9 : Évaluation et optimisation
• Métriques de performance.
• Hyperparamètres et tuning.
Chapitre 10 : Déploiement d’un projet IA
• Intégration dans un environnement réel.
• Outils de déploiement (Flask, FastAPI).
• Atelier pratique :
• Déploiement d’un modèle IA via une API.
Détails pédagogiques
Type de cours
Formation en entreprise
Vous avez plusieurs employés intéressés par une même formation? Que ce soit en présentiel dans vos bureaux ou à distance en mode virtuel, nous offrons des formations privées adaptées aux besoins de votre équipe. Des tarifs de groupes sont disponibles. Contactez-nous pour plus de détails ou demandez une soumission en ligne.
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