Formation Analyse prédictive en Dartmouth

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur à Dartmouth (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent créer des applications alimentées par l'IA en utilisant l'analyse prédictive et les modèles génératifs.

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

• Comprendre les fondamentaux de l'IA prédictive et des modèles génératifs.
• Utiliser des outils alimentés par l'IA pour le codage prédictif, la prévision et l'automatisation.
• Mettre en œuvre des LLM (Grands Modèles de Langage) et des transformateurs pour la génération de texte et de code.
• Appliquer la prévision de séries chronologiques et les recommandations basées sur l'IA.
• Développer et affiner des modèles d'IA pour des applications réelles.
• Évaluer les considérations éthiques et les meilleures pratiques en matière de déploiement de l'IA.

Cette formation en direct animée par un formateur à Dartmouth (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels des données de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer des techniques d'apprentissage automatique à des problèmes commerciaux axés sur les données, y compris la prévision des ventes et la modélisation prédictive à l'aide de réseaux neuronaux.

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

• Comprendre les concepts fondamentaux et les types d'apprentissage automatique.
• Appliquer des algorithmes clés pour la classification, la régression, le regroupement et l'analyse des associations.
• Effectuer une analyse exploratoire des données et la préparation des données en utilisant Python.
• Utiliser des réseaux neuronaux pour des tâches de modélisation non linéaire.
• Mettre en œuvre l'analyse prédictive pour la prévision commerciale, y compris les données de ventes.
• Évaluer et optimiser la performance des modèles à l'aide de techniques visuelles et statistiques.

Cette formation en direct animée par un formateur à Dartmouth (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'informatique de niveau débutant qui souhaitent maîtriser les principes fondamentaux de l'IA prédictive.

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

• Comprendre les concepts clés de l'IA prédictive et ses applications.
• Collecter, nettoyer et préparer les données pour l'analyse prédictive.
• Explorer et visualiser les données afin de dégager des insights.
• Construire des modèles statistiques de base pour effectuer des prédictions.
• Évaluer la performance des modèles prédictifs.
• Appliquer les concepts de l'IA prédictive à des scénarios réels.

Cette formation en direct animée par un formateur à Dartmouth (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels DevOps de niveau intermédiaire souhaitant intégrer l'IA prédictive dans leurs pratiques DevOps.

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

• Mettre en œuvre des modèles d'analyse prédictive pour anticiper et résoudre les défis du pipeline DevOps.
• Utiliser des outils alimentés par l'IA pour améliorer la surveillance et les opérations.
• Appliquer des techniques d'apprentissage automatique pour améliorer les flux de travail de livraison logicielle.
• Concevoir des stratégies d'IA pour la résolution proactive des problèmes et l'optimisation.
• Gérer les considérations éthiques liées à l'utilisation de l'IA en DevOps.

Lors de cette formation animée par un instructeur à Dartmouth, les participants apprendront l'état d'esprit à adopter face aux technologies Big Data, évalueront leur impact sur les processus et politiques existants, et mettront en œuvre ces technologies afin d'identifier les activités criminelles et prévenir la criminalité. Des études de cas tirées d'organismes de maintien de l'ordre du monde entier seront examinées pour saisir leurs approches d'adoption, les défis rencontrés et les résultats obtenus.

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

• Combiner la technologie Big Data aux processus traditionnels de collecte de données pour reconstituer un récit lors d'une enquête.
• Mettre en œuvre des solutions industrielles de stockage et de traitement du Big Data pour l'analyse des données.
• Préparer une proposition pour l'adoption des outils et processus les plus appropriés afin d'adopter une approche fondée sur les données pour les enquêtes criminelles.