Ce cours propose une introduction pratique au Machine learning
Ce cours propose une introduction pratique au Machine learning (apprentissage automatique) et au Deep learning (apprentissage profond) afin de mieux saisir quels sont ses domaines d’application et les différences dans ses champs d’application.
Le programme de la formation
Comment intégrer l’intelligence artificielle en entreprise :
- Quelles sont les applications de l’Intelligence Artificielle en entreprise
- Comment constituer une équipe AI
- Quelles sont les compétences et les étapes nécessaires à la mise en œuvre d’un projet AI.
- Sur quelles données s’appuyer : internes à l’entreprise, acquises à l’extérieur
Théorie et applications :
- Qu’est-ce que le Machine learning : les principes de l’apprentissage automatique et les concepts à connaître
- Entraînement supervisé, non supervisé
- Exemples d’usages du machine learning : classification, régression, reconnaissance d’images
- Les modèles d’apprentissage machine traditionnels : linéaire, arbre de décision, SVM, etc.
- Quels sont les modèles de Deep Learning: Transfert Learning et réseaux récurrents
Mise en oeuvre :
- Programmation en langage Python
- Librairies et outils
- Plateformes locales et Cloud
À qui s’adresse cette formation ?
Pour qui
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Programmeurs, analystes programmeurs, chargés de projets en TI, directeurs TI
Prérequis
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Le participant devra être en mesure de s’appuyer sur des bases de programmation et de mathématique (algèbre linéaire, probabilités statistiques). Une connaissance de base de la programmation Python et de l’environnement Jupyter est un atout.
Les objectifs de la formation
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À la fin de cette formation, vous serez capables de collaborer à la prise de décisions impliquant des notions et des principes d’intelligence artificielle (Machine learning et Deep learning) dans le cadre de projets d’entreprise.
Méthode pédagogique
Pratique : 20% Théorique : 80%
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