Formation Apache Airflow pour la science des données : Automatiser les pipelines d'apprentissage automatique

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.

Cette formation en direct, animée par un instructeur, en Canada (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant approfondir leur compréhension de la vision par ordinateur et explorer les capacités de TensorFlow pour développer des modèles de vision sophistiqués avec Google Colab.

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

• Créer et entraîner des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) avec TensorFlow.
• Tirer parti de Google Colab pour un développement de modèles évolutif et efficace dans le cloud.
• Mettre en œuvre des techniques de prétraitement d'images pour les tâches de vision par ordinateur.
• Déployer des modèles de vision par ordinateur pour des applications réelles.
• Utiliser l'apprentissage par transfert pour améliorer les performances des modèles CNN.
• Visualiser et interpréter les résultats des modèles de classification d'images.

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.

L'apprentissage par renforcement profond (DRL) combine les principes de l'apprentissage par renforcement avec des architectures d'apprentissage profond pour permettre aux agents de prendre des décisions grâce à leur interaction avec leur environnement. Il sous-tend de nombreuses avancées modernes en IA, telles que les véhicules autonomes, le contrôle robotique, le trading algorithmique et les systèmes de recommandation adaptatifs. Le DRL permet à un agent artificiel d'apprendre des stratégies, d'optimiser des politiques et de prendre des décisions autonomes basées sur l'essai et l'erreur, en utilisant un apprentissage par récompense.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et aux scientifiques des données de niveau intermédiaire souhaitant apprendre et appliquer les techniques d'apprentissage par renforcement profond pour construire des agents intelligents capables de prendre des décisions autonomes dans des environnements complexes.

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

• Comprendre les fondements théoriques et les principes mathématiques de l'apprentissage par renforcement.
• Implémenter des algorithmes RL clés, notamment Q-Learning, les gradients de politique et les méthodes Actor-Critic.
• Construire et entraîner des agents d'apprentissage par renforcement profond en utilisant TensorFlow ou PyTorch.
• Appliquer le DRL à des applications réelles telles que les jeux, la robotique et l'optimisation des décisions.
• Dépanner, visualiser et optimiser les performances d'entraînement à l'aide d'outils modernes.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion guidée.
• Exercices pratiques et implémentations concrètes.
• Démonstrations de codage en direct et applications basées sur des projets.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une version personnalisée de ce cours (par exemple, en utilisant PyTorch au lieu de TensorFlow), veuillez nous contacter pour en convenir.

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.

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 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.

Ce cours commence par vous donner des connaissances conceptuelles sur les réseaux neuronaux et, plus généralement, sur les algorithmes d'apprentissage automatique, l'apprentissage profond (algorithmes et applications).

La partie 1 (40 %) de cette formation se concentre davantage sur les fondamentaux, mais vous aidera à choisir la bonne technologie : TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

La partie 2 (20 %) de cette formation présente Theano, une bibliothèque Python qui facilite l'écriture de modèles d'apprentissage profond.

La partie 3 (40 %) de la formation sera largement basée sur TensorFlow, l'API de la bibliothèque open source de Google dédiée à l'apprentissage profond. Tous les exemples et ateliers pratiques seront réalisés dans TensorFlow.

Audience

Ce cours s'adresse aux ingénieurs souhaitant utiliser TensorFlow pour leurs projets d'apprentissage profond.

À l'issue de ce cours, les participants seront en mesure de :

• avoir une bonne compréhension des réseaux neuronaux profonds (DNN), des CNN et des RNN
• comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow
• être en mesure d'effectuer les tâches d'installation, de configuration de l'environnement de production et d'architecture
• être en mesure d'évaluer la qualité du code, de déboguer et de surveiller
• être en mesure de mettre en œuvre des fonctions avancées de production telles que l'entraînement de modèles, la construction de graphes et la journalisation

Cette formation en direct, animée par un formateur à Canada (en ligne ou sur site), s'adresse à des professionnels de niveau avancé souhaitant explorer les techniques de pointe en matière d'IA explicable (XAI) pour les modèles d'apprentissage profond, avec un accent particulier sur la création de systèmes d'IA interprétables.

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

• Comprendre les défis liés à l'explicabilité dans l'apprentissage profond.
• Mettre en œuvre des techniques d'IA explicable avancées pour les réseaux de neurones.
• Interpréter les décisions prises par les modèles d'apprentissage profond.
• Évaluer les compromis entre performance et transparence.