Formation en Intelligence Artificielle

Description de la formation

Cette formation vous offre une immersion complète dans l'univers de l'intelligence artificielle. Vous apprendrez à développer et à appliquer des modèles d'IA en utilisant des outils comme TensorFlow, PyTorch, et Scikit-learn.

Objectifs de la formation

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

• Maîtriser les concepts clés de l'IA : Machine Learning, Deep Learning et NLP.
• Appliquer des algorithmes supervisés et non supervisés sur des données réelles.
• Développer et déployer des modèles d'IA avec TensorFlow et PyTorch.
• Analyser des applications avancées de l'IA dans des domaines comme la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel.

A qui s'adresse cette formation ?

La formation est destinée à un large public, notamment :

Cette formation est ouverte à :

• Data Analysts : Ceux qui souhaitent approfondir leurs compétences en IA.
• Data Scientists débutants : Ceux qui souhaitent se perfectionner dans l'IA et le machine learning.
• Professionnels IT et Développeurs : Ceux qui veulent se spécialiser dans l'analyse de données à travers des modèles d'IA.
• Chefs de projet et Managers : Ceux qui gèrent des équipes travaillant sur des projets de données massives.

Pré-requis

Connaissances de base des systèmes d’information.

Programme de la formation

Introduction à l'Intelligence Artificielle

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'IA (Machine Learning, Deep Learning, NLP).
• Appréhender les outils utilisés en IA comme Jupyter Notebook et Google Colab.
• Exploration des algorithmes supervisés : régression linéaire, classification, évaluation des modèles.

Apprentissage Non Supervisé et Réseaux de Neurones

• Introduction à l'apprentissage non supervisé : Clustering, réduction de dimensionnalité avec PCA.
• Découverte des réseaux de neurones et leur mise en œuvre avec TensorFlow/Keras.
• Implémentation d'un réseau neuronal simple.

Applications Pratiques et Cas d'Usage Avancés

• Applications en vision par ordinateur : Convolutional Neural Networks (CNN).
• Introduction au traitement du langage naturel (NLP).
• Ateliers pratiques avec des jeux de données réels : analyse d'images, classification de texte.

Atouts de la formation

• Formation théorique et pratique avec des cas réels.
• Intervenants spécialisés et expérimentés dans le domaine de l'IA.
• Utilisation d'outils modernes tels que TensorFlow, PyTorch et Google Colab.

Méthodes pédagogiques et outils utilisés

• Cours interactifs et démonstrations pratiques en direct.
• Études de cas réels pour appliquer les concepts et techniques appris.
• Utilisation d'outils comme Jupyter Notebook et Google Colab pour une expérience pratique complète.

Evaluation

• QCM en fin de formation.
• Études de cas pratiques.
• Evaluation continue avec feedback personnalisé.

Références Normatives

La formation suit les bonnes pratiques en IA et respecte les normes de sécurité et de gestion des données.