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Développement d’Intelligence Artificielle – Débutant

Une vision des premiers outils, frameworks et librairies de développement à destination des futurs Data Engineers.

Durée

3 jours

Réf.

B-IA-DEV

Prix

1875€ HT

PROGRAMME

Vous trouverez ci-dessous le programme détaillé de la formation « Développement d’Intelligence Artificielle – Débutant ». Cette formation de 3 jours vous permet d’acquérir tous les fondamentaux du développement d’Intelligence Artificielle.

 

Objectif pédagogique

 

Avoir une vision des premiers outils, frameworks et librairies de développement pour des futurs Data Engineers.

 

Programme détaillé

  • Statistiques descriptives et exploratoires
  • Bases de la Data analyse : outils et méthodes
  • Python et la librairie Scikit-learn
    Atelier : Nettoyage et analyse d’un jeu de données OpenData en vue d’appliquer un apprentissage des données
    Objectif opérationnel : Appréhender la data analyse
    Moyen d’évaluation : QCM
  • Principe de l’apprentissage supervisé/non supervisé
  • Les algorithmes de machine learning : régressions, classification, clusterisation
    Atelier : Classification de texte en fonction du sentiment exprimé (Bags of words)
    Objectif opérationnel : Comprendre les principes d’apprentissage
    Moyen d’évaluation : QCM
  • Les réseaux de neurones
  • Principes du perceptron
  • Le multiperceptron avec Réseaux de neurones (Multiperceptron, CNN, RNN)
  • Reinforcement learning
    Atelier : Adaptation d’un CNN pour reconnaître plus finement des objets dans des images et utilisation de Keras avec Tensorflow
    Objectif opérationnel : Appréhender le deep learning
    Moyen d’évaluation : QCM

  • Reinforcement learning
  • Generative Adversial Network
  • Transfert learning
    Atelier : Utilisation d’un GAN pour créer des images inédites
    Objectif opérationnel : Connaître les concepts avancés du Machine Learning
    Moyen d’évaluation : QCM

  • Présentation d’outils de sélection d’algorithmes : AutoML
  • Sélection des features et optimisation (ACP)
  • Tests automatiques de paramétrage et résultats
    Atelier : Utilisation des fonctionnalités de Scikit-learn pour le choix des features et le test des différents paramétrages
    Objectif opérationnel : Savoir paramétrer les algorithmes et avoir une vision sur les outils de développement
    Moyen d’évaluation : QCM

     

PROCHAINES SESSIONS

Session garantie à partir de 2 personnes.

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PUBLICS & PRÉ-REQUIS

Tout public technique développeur ayant les connaissances suivantes :

• Notions sur l’apprentissage automatique ou ayant suivi la formation « Écosystème de l’Intelligence Artificielle ». 
 Langage de programmation : Python, Java ou Javascript.

INFOS PRATIQUES

NOTRE FORMATEUR

Consultant et formateur passionné d’IA. Ingénieur développeur depuis 5 ans, notre formateur intervient durant tout le processus du développement d’applications. 

NOS PROCHAINES SESSIONS DATA / IA

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