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 Durée 35 heures

Plan du cours

Présentation de l'IA dans Python

  • Concepts clés et portée de l'IA
  • Bibliothèques Python pour le développement d'IA
  • Structure du projet et flux de travail d'IA

Préparation des données pour l'IA

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

Techniques d'apprentissage supervisé

  • Algorithmes de régression et de classification
  • Méthodes d'ensembles : Random Forest, Gradient Boosting
  • Réglage des hyperparamètres et validation par échantillonnage croisé

Techniques d'apprentissage non supervisé

  • Méthodes de regroupement : K-Means, DBSCAN, regroupement hiérarchique
  • Réduction de la dimensionnalité : PCA, t-SNE
  • Cas d'usage pour l'apprentissage non supervisé

Réseaux de neurones et apprentissage profond

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

Apprentissage par renforcement (Introduction)

  • Concepts fondamentaux des agents, des environnements et des récompenses
  • Implémentation 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

  • Compréhension solide des fondamentaux de la programmation Python
  • Expérience avec des bibliothèques d'analyse de données telles que NumPy et pandas
  • Connaissances de base des concepts et algorithmes de l'apprentissage automatique

Public cible

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

Nombre de participants


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