Formation ROS pour robots mobiles en utilisant Python

Ce cours intensif et pratique couvre les techniques avancées de Python, les meilleures pratiques d'ingénierie et les modèles de conception couramment utilisés pour construire des applications Python maintenables, testables et performantes. Il met l'accent sur les outils modernes, la typification statique, les modèles de concurrence, les modèles d'architecture et les flux de travail prêts pour la production.

Cette formation en direct animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs Python de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent adopter des pratiques et des modèles professionnels pour des systèmes Python de qualité production.

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

• Appliquer la typification Python, les dataclasses et la vérification de types pour augmenter la fiabilité du code.
• Utiliser des modèles de conception et des principes d'architecture pour structurer des applications robustes.
• Mettre en œuvre correctement la concurrence et le parallélisme à l'aide de asyncio et multiprocessing.
• Construire du code bien testé avec pytest, le test basé sur les propriétés et les pipelines d'intégration continue (CI).
• Profiler, optimiser et sécuriser les applications Python pour la production.
• Emballer, distribuer et déployer des projets Python en utilisant des outils modernes et des conteneurs.

Format du cours

• Conférences interactives et courtes démonstrations.
• Laboratoires pratiques et exercices de codage chaque jour.
• Mini-projet final intégrant des modèles, des tests et le déploiement.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée ou un domaine d'axe spécifique (données, web ou infrastructure), veuillez nous contacter pour organiser cela.

Ce cours enseigne des techniques d'ingénierie pratiques pour concevoir, construire, tester et déployer des systèmes agentiques (autonomes) en utilisant Python. Il couvre la boucle agentique, les intégrations d'outils, la gestion de la mémoire et de l'état, les schémas d'orchestration, les contrôles de sécurité et les considérations liées à la production.

Cette formation en présentiel, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs ML de niveau intermédiaire à avancé, aux développeurs d'IA et aux ingénieurs logiciels souhaitant construire des agents autonomes robustes et prêts pour la production en utilisant Python.

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

• Concevoir et implémenter la boucle agentique et les flux de prise de décision.
• Intégrer des outils externes et des API pour étendre les capacités des agents.
• Implémenter des architectures de mémoire à court terme et à long terme pour les agents.
• Coordonner des orchestrations à étapes multiples et la composabilité des agents.
• Appliquer les meilleures pratiques en matière de sécurité, de contrôle d'accès et d'observabilité pour les agents déployés.

Format de la formation

• Conférence interactive et discussion.
• Travaux pratiques pour construire des agents avec Python et des SDK populaires.
• Exercices basés sur des projets produisant des prototypes déployables.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Plongez dans des approches pratiques de la science des données et de l'IA en utilisant Python — donne aux professionnels les compétences nécessaires pour explorer les données, construire des modèles d'apprentissage automatique et déployer des applications pilotées par l'IA dans des contextes commerciaux. Couvre les workflows CRISP-DM, l'analyse statistique, l'apprentissage supervisé et non supervisé, l'apprentissage profond avec TensorFlow, le traitement du langage naturel (NLP), le Big Data avec Spark, ainsi que la narration basée sur les données ; Idéal pour les débutants cherchant une certification en science des données avec Python et une formation en analyse orientée carrière.

L'intelligence artificielle avec Python consiste à développer des systèmes intelligents en utilisant l' riche écosystème de bibliothèques d'IA et d'apprentissage automatique de Python.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux programmeurs Python de niveau intermédiaire souhaitant concevoir, implémenter et déployer des solutions d'IA à l'aide de Python.

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

• Mettre en œuvre des algorithmes d'IA en utilisant les bibliothèques d'IA de base de Python.
• Travailler avec des modèles d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
• Intégrer des solutions d'IA dans des applications et des flux de travail existants.
• Évaluer la performance des modèles et optimiser pour la précision et l'efficacité.

Format de la formation

• Conférence interactive et discussion.
• De nombreux exercices et pratique.
• Mise en pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

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 direct, animée par un instructeur en Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs Python de niveau intermédiaire souhaitant améliorer leur expérience de développement Python grâce à AWS Cloud9.

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

• Configurer et paramétrer AWS Cloud9 pour le développement Python.
• Comprendre l'interface et les fonctionnalités de l'IDE AWS Cloud9.
• Écrire, déboguer et déployer des applications Python dans AWS Cloud9.
• Collaborer avec d'autres développeurs en utilisant la plateforme AWS Cloud9.
• Intégrer AWS Cloud9 avec d'autres services AWS pour des déploiements avancés.

Aperçu du cours

Cette formation pratique est conçue pour les professionnels issus de l'ingénierie des données qui souhaitent développer des compétences applicables en intelligence artificielle, en Python et en grands modèles de langage (LLM). Le cours se concentre sur des applications concrètes, couvrant l'utilisation des modèles, l'ingénierie des prompts et la création de solutions propulsées par l'IA. Les participants travailleront à travers des exercices progressifs qui les mèneront des concepts fondamentaux à la construction de flux de travail d'IA déployables.

Format de la formation

• Formation en salle de classe en présentiel

• Sessions encadrées par un instructeur avec pratique guidée

• Discussions interactives et études de cas du monde réel

• Exercices pratiques quotidiens

Objectifs du cours

• Comprendre les concepts clés de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique pertinents pour les applications modernes

• Renforcer les compétences en Python pour le développement d'IA et les flux de données

• Apprendre le fonctionnement des grands modèles de langage et comment les utiliser efficacement

• Concevoir et optimiser des prompts pour obtenir des sorties fiables

• Construire des solutions d'IA complètes en utilisant des API et des frameworks

• Intégrer l'IA dans les pipelines d'ingénierie des données

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur, s'adresse aux développeurs Python et aux analystes de données de niveau intermédiaire souhaitant améliorer leurs compétences en analyse et manipulation des données à l'aide de Pandas et NumPy.

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

• Configurer un environnement de développement incluant Python, Pandas et NumPy.
• Créer une application d'analyse de données utilisant Pandas et NumPy.
• Effectuer des opérations avancées de nettoyage, de tri et de filtrage des données.
• Réaliser des opérations d'agrégation et analyser des séries chronologiques.
• Visualiser les données à l'aide de Matplotlib et d'autres bibliothèques de visualisation.
• Dépanner et optimiser leur code d'analyse de données.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs souhaitant utiliser la pile FARM (FastAPI, React et MongoDB) pour créer des applications web dynamiques, performantes et évolutives.

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

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire intégrant FastAPI, React et MongoDB.
• Comprendre les concepts clés, les fonctionnalités et les avantages de la pile FARM.
• Apprendre à créer des API REST avec FastAPI.
• Apprendre à concevoir des applications interactives avec React.
• Développer, tester et déployer des applications (front-end et back-end) en utilisant la pile FARM.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur dans Canada s'adresse aux développeurs qui souhaitent utiliser FastAPI avec Python pour créer, tester et déployer des APIs RESTful plus facilement et rapidement.

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

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour développer des APIs avec Python et FastAPI.
• Créer des APIs plus rapidement et plus simplement en utilisant la bibliothèque FastAPI.
• Apprendre à créer des modèles de données et des schémas basés sur Pydantic et OpenAPI.
• Connecter des APIs à une base de données à l'aide de SQLAlchemy.
• Mettre en œuvre la sécurité et l'authentification dans les APIs en utilisant les outils de FastAPI.
• Construire des images de conteneurs et déployer des APIs web sur un serveur cloud.

Cette formation animée par un instructeur en Canada (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux scientifiques des données qui souhaitent utiliser TensorFlow pour analyser des données potentielles de fraude.

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

• Créer un modèle de détection de la fraude en Python et TensorFlow.
• Construire des régressions linéaires et des modèles de régression linéaire pour prédire la fraude.
• Développer une application d'intelligence artificielle de bout en bout pour l'analyse des données de fraude.

Ce cours vise à développer des compétences générales dans l’application pratique des méthodes d’apprentissage automatique. Grâce à l’utilisation du langage de programmation Python et de ses nombreuses bibliothèques, et basé sur de nombreux exemples concrets, ce cours enseigne comment utiliser les éléments fondamentaux de l’apprentissage automatique, comment prendre des décisions de modélisation des données, interpréter les sorties des algorithmes et valider les résultats.

Notre objectif est de vous donner les compétences nécessaires pour comprendre et utiliser avec confiance les outils les plus essentiels de la boîte à outils de l’apprentissage automatique, tout en évitant les pièges courants des applications en science des données.

Cette formation en présentiel ou en ligne Canada, animée par un instructeur, s’adresse aux ingénieurs réseau souhaitant utiliser Python pour maintenir, gérer et concevoir des réseaux informatiques.

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

• Optimiser et exploiter Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet et pyntc pour l’automatisation réseau avec Python.
• Maîtriser le multithreading et le multiprocessus dans le contexte de l’automatisation réseau.
• Utiliser GNS3 et Python pour la programmation réseau.

Prototypage rapide pratique pour la robotique avec ROS 2 et Docker est un cours pratique conçu pour aider les développeurs à construire, tester et déployer des applications robotiques de manière efficace. Les participants apprendront à contenériser des environnements robotiques, à intégrer des packages ROS 2 et à prototyper des systèmes robotiques modulaires en utilisant Docker pour assurer la reproductibilité et l'évolutivité. Le cours met l'accent sur l'agilité, le contrôle de version et les pratiques de collaboration adaptées aux équipes de développement et d'innovation en phase initiale.

Cette formation en direct, dispensée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux participants de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent accélérer les flux de travail de développement robotique en utilisant ROS 2 et Docker.

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

• Configurer un environnement de développement ROS 2 au sein de conteneurs Docker.
• Développer et tester des prototypes robotiques dans des configurations modulaires et reproductibles.
• Utiliser des outils de simulation pour valider le comportement du système avant le déploiement matériel.
• Collaborer efficacement grâce à des projets robotiques contenérisés.
• Appliquer les concepts d'intégration et de déploiement continus dans les pipelines robotiques.

Format du cours

• Conférences interactives et démonstrations.
• Exercices pratiques avec des environnements ROS 2 et Docker.
• Mini-projets axés sur des applications robotiques réelles.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Lors de cette formation en présentiel animée par un formateur à Canada, les participants apprendront à utiliser ROS dans leurs projets robotiques, notamment grâce à des outils de visualisation et de simulation robotiques.

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

• Comprendre les principes de base de ROS.
• Savoir créer un projet robotique simple avec ROS.
• Servir de divers outils robotiques, notamment des outils de simulation et de visualisation.