Cette formation couvre les bases du langage, la manipulation de données, les algorithmes de Machine Learning et Deep Learning, ainsi que les techniques de traitement du langage naturel et de vision par ordinateur. Chaque module est accompagné d’ateliers pratiques pour une mise en œuvre concrète.
Objectif
Cette formation intensive permet aux participants de maîtriser Python dans le cadre du développement de solutions en Intelligence Artificielle.
Est-ce pour vous ?
Développeurs, ingénieurs, data scientists, toute personne souhaitant se reconvertir dans l’IA
Préalables
Connaissances de base en programmation (Python idéalement). Notions en mathématiques/statistiques (algèbre linéaire, probabilités).
Vos gains
Contenu
1 : Syntaxe et structures de base
- Variables, types, boucles, fonctions
- Listes, dictionnaires, tuples
2 : Programmation orientée objet
- Classes, héritage, encapsulation
3 : Environnements de travail
- Jupyter Notebook, VS Code, Google Colab
Atelier 1 : Création d’un mini-projet Python orienté objet
Voir plus +/-
4 : NumPy et Pandas
- Tableaux multidimensionnels
- Nettoyage et transformation de données
5 : Visualisation avec Matplotlib et Seaborn
- Graphiques statistiques
- Corrélations et distributions
Atelier 2 : Analyse exploratoire d’un dataset (Titanic, Iris, etc.)
6 : Apprentissage supervisé
- Régression linéaire, logistique
- Arbres de décision, Random Forest
7 : Apprentissage non supervisé
- K-means, PCA, clustering hiérarchique
8 : Évaluation des modèles
- Accuracy, precision, recall, F1-score
Atelier 3 : Implémentation d’un modèle de classification complet
9 : Réseaux de neurones artificiels
- Perceptron, MLP, fonctions d’activation
10 : Entraînement et validation
- Overfitting, early stopping, dropout
11 : Traitement d’images
- CNN, reconnaissance d’images
Atelier 4 : Création d’un modèle de reconnaissance d’images (MNIST)
12 : Traitement du langage naturel (NLP)
- Tokenisation, TF-IDF, Word Embeddings
- Modèles de classification de texte
13 : Déploiement de modèles IA
- Sauvegarde avec Pickle/Joblib
- API Flask pour l’inférence
14 : Projet final
- Choix d’un cas réel (NLP, vision, prédiction)
- Présentation des résultats
Atelier 5 : Déploiement d’un modèle IA via une API Flask
💡 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
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