Plan du cours

Introduction à l'Intelligence Artificielle

  • Qu'est-ce que l'IA et où est-elle utilisée ?
  • IA vs. Machine Learning vs. Deep Learning
  • Outils et plateformes populaires

Python pour l'IA

  • Révision des bases de Python
  • Utilisation de Jupyter Notebook
  • Installation et gestion des bibliothèques

Travailler avec les Données

  • Préparation et nettoyage des données
  • Utilisation de Pandas et NumPy
  • Visualisation avec Matplotlib et Seaborn

Bases de Machine Learning

  • Supervisé vs. Unsupervised Learning
  • Classification, régression et regroupement
  • Formation, validation et test des modèles

Neural Networks et Deep Learning

  • Architecture des réseaux de neurones
  • Utilisation de TensorFlow ou PyTorch
  • Construction et formation des modèles

Langage Naturel et Computer Vision

  • Classification de texte et analyse de sentiment
  • Bases de la reconnaissance d'images
  • Modèles pré-entraînés et apprentissage par transfert

Déploiement des IA dans les Applications

  • Sauvegarde et chargement des modèles
  • Utilisation des modèles AI dans des API ou des applications web
  • Meilleures pratiques pour le test et la maintenance

Résumé et Prochaines Étapes

Pré requis

  • Une compréhension de la logique et des structures de programmation
  • Expérience avec Python ou langages de programmation similaires de haut niveau
  • Familiarité de base avec les algorithmes et les structures de données

Public cible

  • Professionnels des systèmes informatiques
  • Développeurs logiciels souhaitant intégrer l'IA
  • Ingénieurs et gestionnaires techniques explorant les solutions basées sur l'IA
 40 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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