Maîtriser Python pour analyser, modéliser et déployer des solutions IA
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.
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).
Ce que vous saurez faire
- ✓ Manipuler et transformer des données avec NumPy et Pandas pour des analyses fiables
- ✓ Explorer et visualiser des datasets afin d’identifier corrélations et tendances exploitables
- ✓ Développer des modèles de machine learning supervisés et non supervisés adaptés aux cas métiers
- ✓ Concevoir des modèles de deep learning pour la vision par ordinateur et le traitement du langage
- ✓ Déployer un modèle IA via une API Flask et industrialiser son utilisation
Contenu de la formation
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
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 pratiques
Nos formations sont offertes à Montréal ou Québec, en présentiel ou en classe virtuelle. Les dates et lieux sont précisés lors de votre choix de session ci-dessous. Si vous avez des questions, consultez notre FAQ.