Intelligence Artificielle (IA) et le Machine Learning : Stratégies et Applications

Méthodes, outils et mises en pratique professionnelles.

Niveau Débutant

Débutez en toute confiance.

Un apprentissage pratique

Immersif, interactif et concret.

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Qualification

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À propos de la formation

Dans un monde en constante évolution où l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) transforment les entreprises et les industries, il est essentiel de maîtriser ces technologies pour rester compétitif. Cette formation propose une approche complète et structurée pour comprendre, concevoir et appliquer des solutions basées sur l’IA et le ML. Elle est destinée aux professionnels souhaitant acquérir une expertise avancée en modélisation de données, en développement d’algorithmes intelligents et en déploiement de solutions IA.

Grâce à une combinaison de cours théoriques, d’ateliers pratiques et d’études de cas réels, les participants apprendront à exploiter les données, entraîner des modèles performants et les intégrer efficacement dans des environnements professionnels.

Les objectifs de la formation

PRESENTIEL OU CLASSE A DISTANCE
DANS VOS LOCAUX OU À DISTANCE

Durée: 10 Jours (70 heures)

Prix: 3250 € TTC

Référence: CAI013

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Durée: 10 Jours (70 heures)

Forfait intra - En savoir plus:

11950 € TTC

Prix pour un groupe de 12 personnes max

Référence: CAI013

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Compétences que vous acquerrez

Public concerné

  • Ingénieurs et développeurs souhaitant se spécialiser en IA.
  • Data analysts et scientifiques des données.
  • Dirigeants d’entreprise, entrepreneurs et managers désirant intégrer l’IA dans leurs processus d’entreprise.

Pré-requis

Cette formation ne nécessite aucun prérequis.

Découvrez comment les employés des grandes entreprises perfectionnent des compétences prisées

Le programme de la formation

  • Comprendre les bases et les concepts clés de l’IA.
  • Explorer l’évolution et les applications modernes de l’IA.
  • Identifier les enjeux et limites des systèmes intelligents.
  • Différencier Machine Learning, Deep Learning et IA symbolique.
  • Atelier et exercices : Études de cas et initiation aux outils IA.
  • Collecter, nettoyer et transformer des jeux de données.
  • Explorer et visualiser des données avec des outils adaptés.
  • Réduire la dimensionnalité et traiter les données manquantes.
  • Préparer des jeux de données optimisés pour le Machine Learning.
  • Atelier et exercices : Analyse et prétraitement .
  • Comprendre les principes de l’apprentissage supervisé et non supervisé.
  • Développer des modèles de classification et de régression.
  • Évaluer et améliorer la performance des modèles.
  • Explorer les méthodes avancées : forêts aléatoires, SVM, clustering.
  • Atelier et exercices : Création et optimisation de modèles ML.
  • Concevoir des architectures de réseaux de neurones artificiels.
  • Explorer les CNN, RNN et Transformers pour des applications spécifiques.
  • Optimiser l’entraînement des modèles avec les meilleures pratiques.
  • Utiliser TensorFlow et PyTorch pour implémenter des modèles avancés.
  • Atelier et exercices : Développement d’un modèle de vision ou NLP.
  • Comprendre les principes de MLOps et de l’automatisation des modèles.
  • Mettre en production un modèle IA dans un environnement cloud.
  • Assurer le suivi des performances et l’optimisation continue.
  • Respecter l’éthique et les réglementations en intelligence artificielle.
  • Atelier et exercices : Déploiement d’un modèle .
  • Comprendre les tendances et évolutions technologiques en IA.
  • Explorer les défis de l’IA dans le monde professionnel et industriel.
  • Développer des stratégies IA adaptées aux besoins d’une entreprise.
  • Étudier des business cases et innovations en IA.
  • Atelier et exercices : Élaboration d’une stratégie IA pour un projet réel.

Evaluation

Les modalités d’évaluation se présentent comme suit :

  • Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de mises en situation, travaux pratiques.
  • Réalisation d’un examen.

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Reprenez l’examen

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Préparation à l’entretien

Affinez vos compétences grâce à des simulations d’entretiens et des outils interactifs

Aide à la carrière

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Accélérer les performances de vos collaborateurs

Augmentez l’efficacité et la productivité de vos collaborateurs en investissant dans le renforcement de leurs compétences et aptitudes professionnelles