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Plan du cours

Aperçu de l'IA en Python

  • Concepts clés et champ d'application de l'IA
  • Bibliothèques Python pour le développement d'IA
  • Structure et flux de travail des projets d'IA

Préparation des données pour l'IA

  • Nettoyage, transformation et ingénierie des caractéristiques des données
  • Gestion des données manquantes et non équilibrées
  • Mise à l'échelle et encodage des caractéristiques

Techniques d'apprentissage supervisé

  • Algorithmes de régression et de classification
  • Méthodes ensemblistes : Forêts aléatoires, Boosting de gradient
  • Réglage des hyperparamètres et validation croisée

Techniques d'apprentissage non supervisé

  • Méthodes de clustering : K-Means, DBSCAN, clustering hiérarchique
  • Réduction de dimensionnalité : ACP, t-SNE
  • Cas d'utilisation pour l'apprentissage non supervisé

Réseaux de neurones et apprentissage profond

  • Introduction à TensorFlow et Keras
  • Construction et entraînement de réseaux de neurones à propagation avant
  • Optimisation des performances des réseaux de neurones

Apprentissage par renforcement (introduction)

  • Concepts fondamentaux d'agents, d'environnements et de récompenses
  • Mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage par renforcement de base
  • Applications de l'apprentissage par renforcement

Déploiement des modèles d'IA

  • Sauvegarde et chargement des modèles entraînés
  • Intégration des modèles dans les applications via des API
  • Surveillance et maintenance des systèmes d'IA en production

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Bonne compréhension des fondamentaux de la programmation en Python
  • Expérience avec des bibliothèques d'analyse de données telles que NumPy et pandas
  • Connaissance de base des concepts et algorithmes d'apprentissage automatique

Public cible

  • Développeurs de logiciels visant à élargir leurs compétences en développement d'IA
  • Analistes de données cherchant à appliquer des techniques d'IA à des ensembles de données complexes
  • Professionnels de la R&D construisant des applications alimentées par l'IA
 35 Heures

Nombre de participants


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