Intelligence Artificielle et Machine Learning Durée : Niveau Prérequis 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 Je m’inscris Veuillez confirmer votre choix de formation ? * —Please choose an option—Analyse de Données et VisualisationBases de Données Relationnelles (MySQL/PostgreSQL)Design sprintDéveloppement Back-End avec PythonDéveloppement Back-End avec Spring Boot (Java)Introduction à la Gestion de ProjetIntroduction aux méthodes agilesIntroduction DevOpsMaîtrisez les fondamentaux de KanbanProject Management Professional (PMP) Prénom * Nom * Email * Téléverser votre CV (PDF, DOC, DOCX) * Numéro de téléphone * Pays de résidence * Message * Êtes-vous en situation de handicap ? * —Please choose an option—OuiNon * Ce champ est requis. Besoin d’aide ? Nos équipes sont là pour vous répondre. Nous répondrons à vos questions le plus vite possible  Prendre contact