Objectif pédagogique 

Le Machine Learning repose sur la maîtrise de ses concepts, tâches et outils. Il nécessite de structurer les données, concevoir et optimiser des modèles prédictifs grâce à des algorithmes de régression, classification et clystérisation. Leur performance s’affine par validation croisée et ajustement des hyperparamètres. Enfin, comprendre les réseaux de neurones permet d’exploiter tout le potentiel de l’intelligence artificielle.

Contenu 

1. Introduction au Machine Learning
2. Manipulation de données
3. Modèles d’apprentissage
4. Les algorithmes standards
5. Optimisation des modèles
6. Sensibilisation au Deep Learning

Points forts 

Le Machine Learning repose sur une maîtrise des concepts fondamentaux, la structuration des données et l’application d’algorithmes standards de régression, classification et clustering. La performance des modèles est optimisée grâce à la validation croisée et à l’ajustement des hyperparamètres. Une introduction au Deep Learning permet de comprendre les réseaux de neurones et d’exploiter le potentiel de l’intelligence artificielle.

Résultats attendus 

À l’issue de la formation, les participants seront capables de structurer des données, choisir et appliquer les bons algorithmes, et optimiser les modèles. Ils auront une bonne maîtrise des réseaux de neurones et du Deep Learning, leur permettant de développer des solutions basées sur l’intelligence artificielle.

Objectif pédagogique 

Comprendre le fonctionnement général d’un réseau de neurones.
Connaitre les principales architectures utilisées en computer vision.
Comprendre le NLP (Natural Language Processing) et l’architecture Transformer.
Comprendre l’IA Générative.
Savoir combiner un réseau de neurones avec un apprentissage par renforcement.
Connaitre les aspects avancés de configuration de Tensorflow.

Contenu 

1. Introduction
2. Computer vision et réseaux convolutifs
3. NLP
4. Tour d’horizon de l’IA Générative
5. Apprentissage par renforcement
6. Aspects avancés de tensorflow
7. Conclusion

Points forts 

Ce programme offre une formation complète sur les réseaux de neurones, les architectures en vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. Les participants découvriront l’IA générative et apprendront à combiner des réseaux de neurones avec l’apprentissage par renforcement. Ils approfondiront aussi leurs compétences en configuration avancée de TensorFlow, un outil essentiel pour développer des projets d’IA performants.

Résultats attendus 

À la fin de la formation, les participants maîtriseront le fonctionnement des réseaux de neurones et des architectures CNN utilisées en vision par ordinateur. Ils auront une bonne compréhension du NLP et des modèles Transformer, ainsi que de l’IA générative. Ils sauront intégrer un réseau de neurones avec un apprentissage par renforcement et configurer TensorFlow de manière avancée pour des applications complexes.

Objectif pédagogique 

Comprendre ce qu’est une IA générative
Savoir intégrer une IA générative dans son environnement de travail
Etre en mesure d’utiliser une IA générative pour des besoins évolués
Savoir déployer en local une IA générative

Contenu 

1. Qu’est-ce qu’une IA générative ?
2. Préparer son environnement de travail
3. Aspects avancés
4. Déployer son IA en local
5. La prochaine génération d’outils de codage

Points forts 

Les points forts de cette formation résident dans l’acquisition d’une compréhension approfondie des principes de l’IA générative et de ses diverses applications. Les participants auront l’opportunité de développer des compétences pratiques pour intégrer l’IA générative dans leur environnement de travail, en optimisant ainsi leurs processus. De plus, la formation permettra d’approfondir l’utilisation de fonctionnalités avancées, offrant une expertise dans l’utilisation de l’IA pour des besoins plus complexes et personnalisés. Enfin, les participants seront formés de manière concrète au déploiement local d’une IA générative, leur permettant ainsi d’en maîtriser l’installation et l’utilisation de manière autonome.

Résultats attendus 

À l’issue de cette formation, les participants seront capables de comprendre les fondements de l’IA générative, d’intégrer cette technologie dans leur environnement de travail avec efficacité, d’utiliser des outils d’IA générative pour répondre à des besoins évolués et de déployer l’IA générative en local de façon autonome et performante. Ces compétences leur permettront de tirer pleinement parti des avantages offerts par l’IA dans leurs projets professionnels.