Intelligence Artificielle et Machine Learning

Durée :

5 jours (35h)

Niveau

Intermédiaire à avancé

Prérequis

Connaissance de base en programmation (Python recommandé). Compréhension des mathématiques fondamentales (algèbre linéaire, probabilités). Expérience en analyse de données ou en développement logiciel est un plus

Description

Cette formation en Intelligence Artificielle et Machine Learning est conçue pour introduire les concepts fondamentaux de l’IA et du machine learning. À travers des exemples concrets et des exercices pratiques, les participants apprendront à appliquer ces techniques à des projets de données, en utilisant Python comme langage de programmation.

Objectif

À l’issue de la formation, les participants seront capables de :

Comprendre les principes de base de l’intelligence artificielle et du machine learning.
Manipuler des données et préparer des jeux de données pour l’entraînement de modèles.
Implémenter des modèles de machine learning en Python avec des bibliothèques telles que Scikit-learn et TensorFlow.
Évaluer les performances des modèles et les ajuster pour obtenir des résultats optimisés.

Public

Cette formation s’adresse aux :

Développeurs souhaitant s’initier à l’intelligence artificielle et au machine learning.
Professionnels des données (Data Analysts, Data Engineers) voulant intégrer le machine learning dans leurs projets.
Toute personne ayant des notions de base en Python et souhaitant explorer les techniques d’intelligence artificielle.

Programme détaillé de la formation

Introduction à l’IA et au Machine Learning

Définition et historique
Applications courantes et impact sur les entreprises

Les Fondamentaux du Machine Learning

Apprentissage supervisé vs apprentissage non supervisé
Principaux algorithmes : régression, arbres de décision, réseaux de neurones simples

Manipulation et Préparation des Données avec Python

Nettoyage et prétraitement des données
Visualisation des données avec Matplotlib et Seaborn
Techniques de sélection et d’extraction de caractéristiques

Implémentation de Modèles de Machine Learning

Régression linéaire et logistique
Arbres de décision et forêts aléatoires
Introduction aux réseaux de neurones et au deep learning

Évaluation et Optimisation des Modèles

Mesures de performance : précision, rappel, F1-score
Techniques d’optimisation : cross-validation, ajustement d’hyperparamètres

Projet Pratique : Développement d’un Modèle de Machine Learning

Mise en pratique avec un jeu de données réel
Présentation des résultats et discussion

Méthodes Pédagogiques

Alternance de théorie et de pratique avec des exercices supervisés.
Études de cas concrets pour illustrer les applications en entreprise.
Travaux dirigés en Python pour une application immédiate des concepts.

Évaluation des acquis

QCM en début et fin de formation pour évaluer les connaissances théoriques.
Mini-projet en fin de formation pour valider les compétences pratiques.
Certification de participation et évaluation des compétences par le formateur.

Sessions à venir

Coût de la formation : 2 500 Euros

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