Formation Apprentissage automatique en Manitoba

Cette formation en direct animée par un formateur à Manitoba (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau débutant qui souhaitent comprendre le concept des modèles pré-entraînés et apprendre à les appliquer pour résoudre des problèmes concrets, sans avoir à développer des modèles à partir de zéro.

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

• Comprendre le concept et les avantages des modèles pré-entraînés.
• Explorer différentes architectures de modèles pré-entraînés et leurs cas d'utilisation.
• Peaufiner (fine-tune) un modèle pré-entraîné pour des tâches spécifiques.
• Implémenter des modèles pré-entraînés dans de simples projets de machine learning.

Cette formation en présentiel ou en ligne, encadrée par un instructeur, à Manitoba 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 Manitoba (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire, aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux architectes système souhaitant optimiser leurs modèles d'IA pour un déploiement périphérique.

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

• Comprendre les défis et les exigences liés au déploiement de modèles d'IA sur des appareils périphériques.
• Appliquer des techniques de compression de modèles pour réduire la taille et la complexité des modèles d'IA.
• Utiliser des méthodes de quantification pour améliorer l'efficacité des modèles sur le matériel périphérique.
• Implémenter l'élagage et d'autres techniques d'optimisation pour améliorer les performances des modèles.
• Déployer des modèles d'IA optimisés sur divers appareils périphériques.

Ce cours en direct animé par un formateur sur Manitoba (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs, scientifiques de données et passionnés de technologie de niveau intermédiaire souhaitant acquérir des compétences pratiques pour déployer des modèles d'IA sur des périphériques edge dans divers contextes d'application.

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

• Comprendre les principes de l'IA sur les périphériques edge et ses avantages.
• Mettre en place et configurer un environnement de calcul edge.
• Développer, entraîner et optimiser des modèles d'IA pour un déploiement sur edge.
• Mettre en œuvre des solutions d'IA pratiques sur des appareils edge.
• Évaluer et améliorer les performances des modèles déployés sur edge.
• Prendre en compte les aspects éthiques et de sécurité dans les applications d'IA sur les périphériques edge.

Cette formation en direct, animée par un instructeur à Manitoba (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs en IA de niveau avancé et aux scientifiques des données possédant une expérience intermédiaire à avancée, qui souhaitent améliorer les performances des modèles DeepSeek, réduire la latence et déployer des solutions d'IA de manière efficiente grâce aux pratiques modernes de MLOps.

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

• Optimiser les modèles DeepSeek pour l'efficacité, la précision et la scalabilité.
• Implémenter les meilleures pratiques en matière de MLOps et de versionnage des modèles.
• Déployer les modèles DeepSeek sur des infrastructures cloud et locales.
• Surveiller, maintenir et mettre à l'échelle efficacement les solutions d'IA.

Cette formation dirigée par un instructeur sur Manitoba équipe les professionnels avancés des compétences nécessaires pour concevoir, optimiser et déployer des pipelines TinyML complets. Les participants apprendront à collecter des données, à entraîner des modèles à faible consommation et à tester des applications réelles grâce à des travaux pratiques.

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.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à Manitoba (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant maîtriser les technologies sous-jacentes aux systèmes autonomes.

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

• Concevoir et implémenter des modèles d'IA pour la prise de décision autonome.
• Développer des algorithmes de contrôle pour la navigation autonome et l'évitement d'obstacles.
• Garantir la sécurité et la fiabilité des systèmes autonomes alimentés par l'IA.
• Intégrer des systèmes autonomes avec les frameworks existants de robotique et d'IA.

Cette formation en direct, animée par un instructeur, en Manitoba (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.

Cette formation animée par un formateur dans le domaine de Manitoba permet aux professionnels avancés de sécuriser les flux de traitement TinyML sur les appareils périphériques. Vous apprendrez à mettre en œuvre des techniques préservant la confidentialité, à durcir les modèles contre les menaces adverses et à appliquer les meilleures pratiques pour le traitement sécurisé des données dans des environnements contraints.

Cette formation en direct, animée par un formateur en <lieu> (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent approfondir leurs connaissances sur les modèles d'apprentissage automatique, améliorer leurs compétences en réglage des hyperparamètres et apprendre à déployer efficacement des modèles à l'aide de Google Colab.

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

• Implémenter des modèles d'apprentissage automatique avancés à l'aide de frameworks populaires tels que Scikit-learn et TensorFlow.
• Optimiser les performances des modèles par le réglage des hyperparamètres.
• Déployer des modèles d'apprentissage automatique dans des applications réelles en utilisant Google Colab.
• Collaborer et gérer des projets d'apprentissage automatique à grande échelle dans Google Colab.

Cette formation en direct animée par un instructeur à Manitoba (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant appliquer des techniques d'IA pour optimiser la gestion du rendement dans la fabrication de semi-conducteurs.

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

• Analyser les données de production pour identifier les facteurs influant sur les taux de rendement.
• Mettre en œuvre des algorithmes d'IA pour améliorer les processus de gestion du rendement.
• Optimiser les paramètres de production pour réduire les défauts et améliorer les rendements.
• Intégrer la gestion du rendement pilotée par l'IA dans les flux de travail de production existants.

Cette formation en direct animée par un instructeur en Manitoba (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels des entreprises et de l'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer l'apprentissage automatique aux entreprises, à la prévision et aux systèmes pilotés par l'IA à l'aide d'études de cas réelles et d'outils basés sur Python.

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

• De comprendre comment l'apprentissage automatique s'insère dans l'IA et la stratégie commerciale.
• D'appliquer les techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé à des problèmes commerciaux structurés.
• De prétraiter et de transformer les données pour la modélisation.
• D'utiliser des réseaux neuronaux pour les tâches de classification et de prédiction.
• D'effectuer des prévisions de ventes en utilisant des méthodes statistiques et basées sur l'AM.
• D'implémenter la segmentation par regroupement et l'extraction de règles d'association pour la segmentation client et la découverte de motifs.

Cette formation en direct dirigée par un instructeur à Manitoba (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant appliquer des techniques de maintenance prédictive basées sur l'IA dans la fabrication de semi-conducteurs pour améliorer l'efficacité de la production et réduire les pannes d'équipement inattendues.

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

• Mettre en œuvre des modèles d'IA pour prédire les pannes d'équipement dans la fabrication de semi-conducteurs.
• Analyser les données de maintenance pour identifier des schémas et des tendances indiquant des problèmes potentiels.
• Intégrer la maintenance prédictive pilotée par l'IA dans les flux de travail de fabrication existants.
• Réduire les temps d'arrêt et les coûts de maintenance grâce à une gestion proactive de l'équipement.

Cette formation en direct animée par un instructeur à Manitoba (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant appliquer des techniques d'IA de pointe à l'automatisation de la conception de semi-conducteurs, améliorant ainsi l'efficacité, la précision et l'innovation dans la conception et la vérification des semi-conducteurs.

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

• Appliquer des techniques d'IA avancées pour optimiser les processus de conception de semi-conducteurs.
• Intégrer des modèles d'apprentissage automatique dans les outils CAO pour améliorer la vérification de conception.
• Développer des solutions basées sur l'IA pour relever les défis complexes de conception en fabrication de semi-conducteurs.
• Tirer parti des réseaux neuronaux pour améliorer la précision et la vitesse de l'automatisation de la conception.

Cette formation en direct animée par un instructeur à Manitoba (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux data scientists et développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre et appliquer des techniques d'apprentissage profond en utilisant l'environnement Google Colab.

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

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour des projets d'apprentissage profond.
• Comprendre les fondamentaux des réseaux neuronaux.
• Implémenter des modèles d'apprentissage profond à l'aide de TensorFlow.
• Entraîner et évaluer des modèles d'apprentissage profond.
• Utiliser les fonctionnalités avancées de TensorFlow pour l'apprentissage profond.

Cette formation en direct dirigée par un instructeur à Manitoba (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant comprendre et appliquer des techniques d'IA pour optimiser les processus de fabrication des semi-conducteurs.

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

• Comprendre les méthodologies de l'IA pour l'optimisation des processus dans la fabrication de puces.
• Mettre en œuvre des modèles d'IA pour améliorer le rendement et réduire les défauts.
• Analyser les données de processus pour identifier les paramètres clés à optimiser.
• Appliquer des techniques d'apprentissage automatique pour ajuster finement les processus de fabrication des semi-conducteurs.

Cette formation en direct dirigée par un instructeur à Manitoba (en ligne ou en présentiel) s'adresse à des participants de niveau intermédiaire souhaitant automatiser et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique, y compris l'entraînement, la validation et le déploiement de modèles à l'aide d'Apache Airflow.

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

• Configurer Apache Airflow pour l'orchestration de flux de travail d'apprentissage automatique.
• Automatiser le prétraitement des données, l'entraînement des modèles et les tâches de validation.
• Intégrer Airflow avec des frameworks et des outils d'apprentissage automatique.
• Déployer des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de pipelines automatisés.
• Surveiller et optimiser les flux de travail d'apprentissage automatique en environnement de production.

Cette formation en direct dirigée par un instructeur à <lieu> (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer efficacement des algorithmes d'apprentissage automatique à l'aide de l'environnement Google Colab.

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

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour des projets d'apprentissage automatique.
• Comprendre et appliquer divers algorithmes d'apprentissage automatique.
• Utiliser des bibliothèques comme Scikit-learn pour analyser et prédire des données.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage supervisé et non supervisé.
• Optimiser et évaluer efficacement les modèles d'apprentissage automatique.

Cette formation en direct animée par un instructeur sur Manitoba permet aux praticiens de niveau avancé d’optimiser les modèles TinyML pour des appareils embarqués limités en ressources. Les participants appliqueront la quantification et l’élagage, implémenteront des pipelines d’inférence à faible latence et évalueront les performances par rapport aux limites de mémoire et d’énergie.

Cette formation en direct, animée par un formateur à Manitoba (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.

Cette formation en direct, dispensée par un formateur, en Manitoba (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau débutant qui souhaitent comprendre et appliquer les technologies de l'IA au sein de l'industrie de la fabrication de semi-conducteurs.

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

• Comprendre les principes fondamentaux de l'IA et leur application dans la fabrication de semi-conducteurs.
• Identifier les domaines de la fabrication de semi-conducteurs où l'IA peut être efficacement mise en œuvre.
• Utiliser des outils et des techniques d'IA pour améliorer l'efficacité de la production et le contrôle de la qualité.
• Mettre en œuvre des modèles d'IA de base pour optimiser les processus de fabrication.

Cette formation en direct, animée par un instructeur en Manitoba (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux scientifiques des données et aux développeurs qui souhaitent utiliser des modèles d'apprentissage automatique ML.NET pour dériver automatiquement des projections à partir d'analyses de données exécutées pour des applications d'entreprise.

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

• D'installer ML.NET et de l'intégrer dans l'environnement de développement d'applications.
• De comprendre les principes de l'apprentissage automatique sous-jacents aux outils et algorithmes de ML.NET.
• De créer et d'entraîner des modèles d'apprentissage automatique pour effectuer des prédictions de manière intelligente avec les données fournies.
• D'évaluer les performances d'un modèle d'apprentissage automatique en utilisant les métriques de ML.NET.
• D'optimiser la précision des modèles d'apprentissage automatique existants en se basant sur le cadre de travail ML.NET.
• D'appliquer les concepts d'apprentissage automatique de ML.NET à d'autres applications de science des données.

Cette formation en direct animée par un formateur à Manitoba (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 instructeur à Manitoba (en ligne ou sur site), s'adresse aux data scientists, ingénieurs en apprentissage automatique, chercheurs en apprentissage profond et experts en vision par ordinateur de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent élargir leurs connaissances et leurs compétences dans le domaine de la génération d'images à partir de texte.

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

• Comprendre les architectures et techniques avancées d'apprentissage profond pour la génération d'images à partir de texte.
• Mettre en œuvre des modèles complexes et des optimisations pour une synthèse d'images de haute qualité.
• Optimiser les performances et l'évolutivité pour les grands ensembles de données et les modèles complexes.
• Régler les hyperparamètres afin d'améliorer les performances du modèle et sa capacité de généralisation.
• Intégrer Stable Diffusion avec d'autres frameworks et outils d'apprentissage profond

Cette formation en direct, animée par un formateur à Manitoba (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels de la cybersécurité de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent perfectionner leurs compétences en matière de détection des menaces et de réponse aux incidents grâce à l'IA.

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

• Mettre en œuvre des algorithmes d'IA avancés pour la détection des menaces en temps réel.
• Personnaliser les modèles d'IA pour répondre à des défis spécifiques de la cybersécurité.
• Développer des flux de travail automatisés pour la réponse aux menaces.
• Sécuriser les outils de sécurité alimentés par l'IA contre les attaques adversariales.

Cette formation en direct, encadrée par un formateur à Manitoba (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs en systèmes embarqués et aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire souhaitant déployer des modèles d'apprentissage automatique sur des microcontrôleurs à l'aide de TensorFlow Lite et Edge Impulse.

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

• Comprendre les fondamentaux de TinyML et ses avantages pour les applications d'IA edge.
• Mettre en place un environnement de développement pour les projets TinyML.
• Entraîner, optimiser et déployer des modèles d'IA sur des microcontrôleurs à faible consommation.
• Utiliser TensorFlow Lite et Edge Impulse pour mettre en œuvre des applications TinyML réelles.
• Optimiser les modèles d'IA pour l'efficacité énergétique et les contraintes de mémoire.

Cette formation en direct, animée par un instructeur en Manitoba (en ligne ou sur place), s'adresse aux professionnels de la cybersécurité de niveau débutant souhaitant apprendre à exploiter l'IA pour améliorer leurs capacités de détection et de réponse aux menaces.

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

• Comprendre les applications de l'IA dans la cybersécurité.
• Implémenter des algorithmes d'IA pour la détection des menaces.
• Automatiser la réponse aux incidents avec des outils d'IA.
• Intégrer l'IA dans l'infrastructure de cybersécurité existante.

Ce cours en direct, animé par un formateur <en[lieu]> (en ligne ou sur site), s'adresse aux biologistes souhaitant comprendre le fonctionnement d'AlphaFold et utiliser ses modèles comme guides dans leurs études expérimentales.

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

• Comprendre les principes fondamentaux d'AlphaFold.
• Saisir le fonctionnement d'AlphaFold.
• Savoir interpréter les prédictions et les résultats générés par AlphaFold.

Cette formation en présentiel ou à distance, dirigée par un instructeur à Manitoba, 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.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, s'adresse aux data scientists, ingénieurs en apprentissage automatique et chercheurs en vision par ordinateur souhaitant exploiter Stable Diffusion pour générer des images de haute qualité à l'intention de divers cas d'utilisation.

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

• Comprendre les principes de Stable Diffusion et son fonctionnement pour la génération d'images.
• Construire et entraîner des modèles Stable Diffusion pour des tâches de génération d'images.
• Appliquer Stable Diffusion à divers scénarios de génération d'images, tels que l'inpainting, l'outpainting et la translation d'image à image.
• Optimiser les performances et la stabilité des modèles Stable Diffusion.

Ce programme de 8 jours offre un parcours complet, allant des bases solides de l'ingénierie Python à la conception avancée de systèmes IA. Les participants développent des pratiques de codage rigoureuses, maîtrisent les méthodes statistiques et d'apprentissage profond, et construisent des systèmes génératifs et à base d'agents prêts pour la production. L'accent est mis sur la fiabilité, l'évaluation, la sécurité et le déploiement en conditions réelles plutôt que sur la simple expérimentation.

Ce cours en direct, animé par un formateur à Manitoba (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.

Cette formation animée par un instructeur en Manitoba (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.

Cette formation pratique dirigée par un instructeur est conçue comme une suite logique du cours Python pour l'analyse des données.

Elle présente aux participants les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique et montre comment ils peuvent être appliqués directement à des tâches d'analyse de données telles que la prédiction, la classification et la segmentation.

L'accent est mis sur la compréhension du fonctionnement de l'apprentissage automatique en pratique, en utilisant des outils familiers tels que Python, Pandas et Jupyter Notebook, sans nécessiter de connaissances mathématiques avancées.

Ce cours en direct animé par un formateur sur Manitoba (en ligne ou sur place) s’adresse aux développeurs et aux scientifiques de données souhaitant créer, déployer et gérer des flux de travail d’apprentissage automatique sur Kubernetes.

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

• Installer et configurer Kubeflow en infrastructure locale et dans le cloud.
• Créer, déployer et gérer des flux de travail ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines complets d’apprentissage automatique sur diverses architectures et environnements cloud.
• Utiliser Kubeflow pour instancier et gérer des notebooks Jupyter.
• Développer des charges de travail d’entraînement ML, de réglage des hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.

Cette formation animée par un instructeur dans <lieu> (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent évaluer les approches et les outils disponibles aujourd'hui afin de prendre une décision éclairée concernant l'adoption du MLOps au sein de leur organisation.

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

• Installer et configurer divers cadres et outils MLOps.
• Constituer la bonne équipe avec les compétences nécessaires pour construire et maintenir un système MLOps.
• Préparer, valider et versionner les données pour les utiliser dans des modèles de ML.
• Comprendre les composants d'un pipeline ML et les outils requis pour en construire un.
• Expérimenter différents cadres de machine learning et serveurs pour le déploiement en production.
• Industrialiser l'ensemble du processus de machine learning pour qu'il soit reproductible et maintenable.

Cette formation en direct, animée par un instructeur à <lieu> (en ligne ou sur site), s'adresse aux analystes de données et aux développeurs de niveau intermédiaire, ainsi qu'aux futurs scientifiques des données qui souhaitent appliquer des techniques d'apprentissage automatique en Python pour extraire des informations, effectuer des prédictions et automatiser des décisions basées sur les données.

À la fin de ce cours, les participants seront en mesure de :

• Comprendre et distinguer les principaux paradigmes de l'apprentissage automatique.
• Explorer les techniques de prétraitement des données et les métriques d'évaluation des modèles.
• Appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes de données concrets.
• Utiliser les bibliothèques Python et les cahiers Jupyter pour le développement pratique.
• Construire des modèles pour la prédiction, la classification, la recommandation et le regroupement.

Cette formation en direct, animée par un instructeur dans Manitoba (en ligne ou sur place), s'adresse aux développeurs et aux scientifiques de données souhaitant utiliser TensorFlow 2.x pour construire des prédicteurs, des classifieurs, des modèles génératifs, des réseaux de neurones et ainsi de suite.

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

• Installer et configurer TensorFlow 2.x.
• Comprendre les avantages de TensorFlow 2.x par rapport aux versions précédentes.
• Construire des modèles de deep learning.
• Mettre en œuvre un classifieur d'images avancé.
• Déployer un modèle de deep learning dans le cloud, sur des appareils mobiles et des dispositifs IoT.