Formation Modèles d'apprentissage automatique avancés avec Google Colab

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur, à Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux data scientists et aux ingénieurs logiciels souhaitant utiliser AdaBoost pour concevoir des algorithmes de boosting pour l'apprentissage automatique avec Python.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour commencer à construire des modèles d'apprentissage automatique avec AdaBoost.
• Comprendre l'approche par apprentissage ensembliste et savoir comment mettre en œuvre le boosting adaptatif.
• Apprendre à construire des modèles AdaBoost pour améliorer les algorithmes d'apprentissage automatique en Python.
• Utiliser le réglage des hyperparamètres pour accroître la précision et les performances des modèles AdaBoost.

Ce cours porte sur l'IA (en mettant l'accent sur l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond) dans le secteur automobile. Il permet de déterminer quelles technologies peuvent (éventuellement) être utilisées dans divers scénarios au sein d'un véhicule : de l'automatisation basique à la reconnaissance d'images, en passant par la prise de décision autonome.

Explorer les fondamentaux de l'intelligence artificielle révèle comment la technologie intelligente transforme la stratégie numérique, l'automatisation et la prise de décision au sein des opérations d'entreprise. Cet examen couvre les concepts clés de l'histoire de l'IA, les cadres de résolution de problèmes, la représentation des connaissances, le raisonnement en contexte d'incertitude, et les paradigmes d'apprentissage automatique, ainsi que la communication, la perception et l'action autonome. Il guide les dirigeants et les architectes dans l'évaluation des opportunités de transformation par l'IA, l'analyse des tendances émergentes en technologie, et l'intégration de solutions intelligentes pratiques pour accélérer l'agilité des affaires.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur, s'adresse aux biologistes souhaitant comprendre le fonctionnement d'AlphaFold et utiliser les modèles générés par AlphaFold comme guides dans leurs études expérimentales.

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

• Comprendre les principes de base d'AlphaFold.
• Apprendre comment fonctionne AlphaFold.
• Apprendre à interpréter les prédictions et les résultats d'AlphaFold.

Un réseau neuronal artificiel (RNA) est un modèle de données computationnel utilisé dans le développement de systèmes d'intelligence artificielle (IA) capables d'effectuer des tâches « intelligentes ». Les réseaux neuronaux sont couramment employés dans les applications d'apprentissage automatique (ML), qui constituent l'une des implémentations de l'IA. L'apprentissage profond (Deep Learning) est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique.

Applied AI from Scratch in Python offre aux programmeurs et aux analystes de données les techniques fondamentales pour concevoir des solutions d'apprentissage automatique en partant de zéro avec Python. Il couvre les principes de base de l'apprentissage supervisé (classification et régression), de l'apprentissage non supervisé (clustering et détection d'anomalies), ainsi que des architectures avancées de réseaux neuronaux. Le cours examine des méthodes éprouvées pour travailler avec scikit-learn, Apache Spark MLlib et les blocs-notes Jupyter afin de développer l'IA de manière pratique. Il aide les professionnels à implémenter des modèles ML concrets, à évaluer les limites des algorithmes et à réaliser des projets appliqués pour résoudre des problèmes réels.

Cette formation en présentiel ou en ligne, encadrée par un instructeur, à Canada s'adresse aux participants ayant divers niveaux d'expertise souhaitant exploiter la plateforme AutoML de Google pour créer des chatbots personnalisés pour diverses applications.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondamentaux du développement de chatbots.
• Navigation dans la Plateforme Google Cloud et accès à AutoML.
• Préparer les données pour l'entraînement des modèles de chatbots.
• Entraîner et évaluer des modèles de chatbots personnalisés à l'aide d'AutoML.
• Déployer et intégrer des chatbots sur différentes plateformes et canaux.
• Surveiller et optimiser les performances des chatbots au fil du temps.

Ce cours en direct, animé par un formateur à Canada (en ligne ou en présentiel), offre une introduction au domaine de la reconnaissance de motifs et de l'apprentissage automatique. Il aborde des applications pratiques en statistiques, en informatique, en traitement du signal, en vision par ordinateur, en fouille de données et en bio-informatique.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Appliquer les méthodes statistiques fondamentales à la reconnaissance de motifs.
• Utiliser des modèles clés tels que les réseaux neuronaux et les méthodes noyau pour l'analyse de données.
• Mettre en œuvre des techniques avancées pour résoudre des problèmes complexes.
• Améliorer la précision des prévisions en combinant différents modèles.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux data scientists et aux praticiens de l'IA souhaitant tirer parti de TensorFlow Lite pour des applications Edge AI.

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

• Comprendre les principes fondamentaux de TensorFlow Lite et son rôle dans l'Edge AI.
• Développer et optimiser des modèles d'IA en utilisant TensorFlow Lite.
• Déployer des modèles TensorFlow Lite sur divers appareils edge.
• Utiliser des outils et techniques pour la conversion et l'optimisation des modèles.
• Mettre en œuvre des applications Edge AI pratiques en utilisant TensorFlow Lite.

Cette formation en direct, dispensée par un formateur, est organisée à Canada (en ligne ou sur site) et s'adresse aux scientifiques des données, aux analystes de données et aux développeurs qui souhaitent explorer les produits et fonctionnalités d'AutoML afin de créer et déployer des modèles d'entraînement ML personnalisés avec un effort minimal.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Explorer la gamme de produits AutoML pour implémenter différents services pour divers types de données.
• Préparer et étiqueter des ensembles de données pour créer des modèles ML personnalisés.
• Entraîner et gérer des modèles afin de produire des modèles d'apprentissage automatique précis et équitables.
• Effectuer des prédictions à l'aide de modèles entraînés pour répondre aux objectifs et aux besoins commerciaux.

Kubeflow est une plateforme open source conçue pour simplifier la création, l'entraînement et le déploiement de charges de travail d'apprentissage automatique (ML) sur Kubernetes.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau débutant à intermédiaire souhaitant concevoir des workflows ML fiables à l'aide de Kubeflow.

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

• Naviguer dans l'écosystème de Kubeflow et comprendre ses composants principaux.
• Créer des workflows reproductibles avec Kubeflow Pipelines.
• Exécuter des travaux d'entraînement évolutifs sur Kubernetes.
• Déployer efficacement des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de Kubeflow Serving.

Format de la formation

• Présentations guidées et discussions collaboratives.
• Travaux pratiques avec des composants réels de Kubeflow.
• Exercices concrets pour construire des workflows ML de bout en bout.

Options de personnalisation de la formation

• Des versions personnalisées de cette formation peuvent être organisées pour s'aligner sur la pile technologique de votre équipe et les exigences de vos projets.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, s'adresse aux développeurs et aux scientifiques des données souhaitant créer, déployer et gérer des workflows de machine learning sur Kubernetes.

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

• Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud.
• Construire, déployer et gérer des workflows de ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter l'ensemble des pipelines d'apprentissage machine sur diverses architectures et environnements cloud.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des notebooks Jupyter.
• Construire des charges de travail pour l'entraînement ML, le réglage des hyperparamètres et la mise en production, en les déployant sur plusieurs plateformes.

Cette formation en présentiel (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs souhaitant utiliser le kit ML de Google pour créer des modèles d'apprentissage automatique optimisés pour le traitement sur des appareils mobiles.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à développer des fonctionnalités d'apprentissage automatique pour les applications mobiles.
• Intégrer de nouvelles technologies d'apprentissage automatique dans des applications Android et iOS à l'aide des API du kit ML.
• Améliorer et optimiser des applications existantes en utilisant le SDK du kit ML pour le traitement et le déploiement sur l'appareil.

Cette formation en présentiel, animée par un formateur en Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux scientifiques des données et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser Random Forest pour concevoir des algorithmes d'apprentissage automatique sur de grands ensembles de données.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour commencer à créer des modèles d'apprentissage automatique avec Random Forest.
• Comprendre les avantages de Random Forest et savoir comment l'implémenter pour résoudre des problèmes de classification et de régression.
• Apprendre à gérer de grands ensembles de données et à interpréter les multiples arbres de décision dans Random Forest.
• Évaluer et optimiser les performances des modèles d'apprentissage automatique en ajustant les hyperparamètres.

Cette formation en présentiel ou à distance, dirigée par un instructeur à Canada, s'adresse aux analystes de données de niveau intermédiaire qui souhaitent apprendre à utiliser RapidMiner pour estimer et projeter des valeurs et utiliser des outils analytiques pour la prévision de séries chronologiques.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Apprendre à appliquer la méthodologie CRISP-DM, à sélectionner des algorithmes d'apprentissage automatique appropriés et à améliorer la construction et les performances des modèles.
• Utiliser RapidMiner pour estimer et projeter des valeurs, et exploiter des outils analytiques pour la prévision de séries chronologiques.