Formation Machine Learning en Richmond Hill

Cette formation en direct animée par un formateur à Richmond Hill (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 Richmond Hill 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 Richmond Hill (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.

Cette formation en direct animée par un formateur à Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux scientifiques des données et aux passionnés de technologie souhaitant acquérir des compétences pratiques pour déployer des modèles d'IA sur des appareils en périphérie, afin de répondre à diverses applications.

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

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

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, 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 Richmond Hill (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 Richmond Hill (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 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 Richmond Hill (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 Richmond Hill (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 animée par un instructeur à Richmond Hill (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 Richmond Hill (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 Richmond Hill (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 Richmond Hill (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 formateur à Richmond Hill (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, animée par un instructeur en Richmond Hill (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 Richmond Hill (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 Richmond Hill (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux scientifiques des données, ingénieurs en apprentissage automatique, chercheurs en apprentissage profond et experts en vision par ordinateur de niveau intermédiaire à avancé souhaitant élargir leurs connaissances et 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 la synthèse d'images de haute qualité.
• Optimiser les performances et la scalabilité pour de grands ensembles de données et des modèles complexes.
• Ajuster 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 Richmond Hill (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, animée par un instructeur en Richmond Hill (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.

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.

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

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.

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.

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 direct, dirigée par un instructeur, à Richmond Hill (en ligne ou sur site), s'adresse aux data scientists et aux ingénieurs logiciels souhaitant utiliser AdaBoost pour concevoir des algorithmes de boosting pour l'apprentissage automatique avec Python.

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

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour commencer à construire des modèles d'apprentissage automatique avec AdaBoost.
• Comprendre l'approche par apprentissage ensembliste et savoir comment mettre en œuvre le boosting adaptatif.
• Apprendre à construire des modèles AdaBoost pour améliorer les algorithmes d'apprentissage automatique en Python.
• Utiliser le réglage des hyperparamètres pour accroître la précision et les performances des modèles AdaBoost.

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.

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

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.

 Accroissez votre expertise en science des données grâce à ce cours complet d'apprentissage automatique couvrant les algorithmes fondamentaux tels que Naive Bayes, les arbres de décision, les réseaux de neurones, les machines à vecteurs de support et les techniques de regroupement. Bénéficiez d'une expérience pratique fondée sur des bases théoriques et appliquée à des exemples concrets. Idéal pour les analystes de données, les ingénieurs logiciels, les passionnés d'IA et les professionnels des affaires souhaitant mettre en œuvre des solutions d'apprentissage automatique. Maîtrisez les métriques de performance de classification, la validation croisée, le compromis biais-variance et les fondements de l'apprentissage profond afin de construire des modèles prédictifs robustes.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur à Richmond Hill (en ligne ou sur site), s'adresse aux chercheurs et aux développeurs qui souhaitent utiliser Chainer pour construire et entraîner des réseaux neuronaux en Python tout en facilitant le débogage du code.

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

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour commencer à développer des modèles de réseaux neuronaux.
• Définir et implémenter des modèles de réseaux neuronaux à l'aide d'un code source compréhensible.
• Exécuter des exemples et modifier des algorithmes existants pour optimiser les modèles d'entraînement en apprentissage profond, tout en tirant parti des GPU pour des performances élevées.

Ce cours en direct, animé par un formateur à Richmond Hill (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 en présentiel ou à distance, animée par un formateur à Richmond Hill, s'adresse aux data scientists et aux analystes de données souhaitant automatiser, évaluer et gérer des modèles prédictifs grâce aux capacités d'apprentissage automatique de DataRobot.

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

• Charger des jeux de données dans DataRobot pour analyser, évaluer et contrôler la qualité des données.
• Construire et entraîner des modèles afin d'identifier les variables importantes et atteindre les objectifs de prédiction.
• Interpréter les modèles pour générer des informations exploitables utiles à la prise de décisions commerciales.
• Surveiller et gérer les modèles afin de maintenir des performances de prédiction optimisées.

Cette formation animée par un instructeur à <lieu> (en ligne ou sur site) s'adresse aux scientifiques des données qui souhaitent accélérer les applications d'apprentissage automatique en temps réel et les déployer à grande échelle.

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

• Installer le kit OpenVINO.
• Accélérer une application de vision par ordinateur en utilisant un FPGA.
• Exécuter différentes couches CNN sur le FPGA.
• Mettre à l'échelle l'application sur plusieurs nœuds dans un cluster Kubernetes.

Cette formation animée par un instructeur en Richmond Hill (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.

L'apprentissage automatique (machine learning) est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre sans être explicitement programmés.

L'apprentissage en profondeur (deep learning) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui utilise des méthodes fondées sur l'apprentissage de représentations et de structures de données, telles que les réseaux de neurones.

Python est un langage de programmation de haut niveau reconnu pour sa syntaxe claire et la lisibilité de son code.

Dans le cadre de cette formation pratique encadrée par un formateur, les participants apprendront à mettre en œuvre des modèles d'apprentissage en profondeur pour le secteur des télécommunications en réalisant pas à pas la création d'un modèle de prédiction du risque de crédit basé sur l'apprentissage en profondeur.

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

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage en profondeur.
• Appréhender les applications et les utilisations de l'apprentissage en profondeur dans les télécommunications.
• Utiliser Python, Keras et TensorFlow pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur adaptés aux télécommunications.
• Concevoir leur propre modèle de prédiction du désabonnement (churn) basé sur l'apprentissage en profondeur en utilisant Python.

Format de la formation

• Cours interactif et discussions.
• De nombreux exercices et mises en pratique.
• Implémentation concrète dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de convenir des détails.

Cette formation en direct, dispensée par un formateur, est organisée à Richmond Hill (en ligne ou sur site) et s'adresse aux scientifiques des données, aux analystes de données et aux développeurs qui souhaitent explorer les produits et fonctionnalités d'AutoML afin de créer et déployer des modèles d'entraînement ML personnalisés avec un effort minimal.

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

• Explorer la gamme de produits AutoML pour implémenter différents services pour divers types de données.
• Préparer et étiqueter des ensembles de données pour créer des modèles ML personnalisés.
• Entraîner et gérer des modèles afin de produire des modèles d'apprentissage automatique précis et équitables.
• Effectuer des prédictions à l'aide de modèles entraînés pour répondre aux objectifs et aux besoins commerciaux.

Cette formation en présentiel ou à distance dans Richmond Hill (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux développeurs ou aux scientifiques des données qui souhaitent utiliser Horovod pour exécuter des entraînements d'apprentissage profond distribués et les mettre à l'échelle pour qu'ils s'exécutent sur plusieurs GPU en parallèle.

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

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour commencer à exécuter des entraînements d'apprentissage profond.
• Installer et configurer Horovod pour entraîner des modèles avec TensorFlow, Keras, PyTorch et Apache MXNet.
• Mettre à l'échelle l'entraînement d'apprentissage profond avec Horovod pour s'exécuter sur plusieurs GPU.

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 s'adresse aux personnes ayant déjà des connaissances en science des données et en statistiques. Les explications fournies visent soit à rappeler les concepts à ceux qui les maîtrisent déjà, soit à informer ceux qui possèdent un arrière-plan approprié.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, s'adresse aux développeurs et aux scientifiques des données souhaitant créer, déployer et gérer des workflows de machine learning sur Kubernetes.

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

• Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud.
• Construire, déployer et gérer des workflows de ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter l'ensemble des pipelines d'apprentissage machine sur diverses architectures et environnements cloud.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des notebooks Jupyter.
• Construire des charges de travail pour l'entraînement ML, le réglage des hyperparamètres et la mise en production, en les déployant sur plusieurs plateformes.

Ce cours de formation s'adresse aux personnes souhaitant appliquer des techniques de base d'apprentissage automatique dans des applications concrètes.

Public cible

Scientifiques des données et statisticiens ayant déjà une certaine familiarité avec l'apprentissage automatique et sachant programmer en R. L'accent est mis sur les aspects pratiques de la préparation des données et des modèles, leur exécution, l'analyse postérieure et la visualisation. Le cours a pour objectif de fournir une introduction pratique à l'apprentissage automatique aux participants intéressés par l'application de ces méthodes au travail.

Des exemples sectoriels sont utilisés pour rendre la formation pertinente pour le public.

Cette formation en présentiel (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs souhaitant utiliser le kit ML de Google pour créer des modèles d'apprentissage automatique optimisés pour le traitement sur des appareils mobiles.

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

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à développer des fonctionnalités d'apprentissage automatique pour les applications mobiles.
• Intégrer de nouvelles technologies d'apprentissage automatique dans des applications Android et iOS à l'aide des API du kit ML.
• Améliorer et optimiser des applications existantes en utilisant le SDK du kit ML pour le traitement et le déploiement sur l'appareil.

Ce cours présente des méthodes d'apprentissage automatique appliquées à la robotique.

Il offre un aperçu général des méthodes existantes, de leurs motivations et des idées principales dans le contexte de la reconnaissance de formes.

Après un bref contexte théorique, les participants réaliseront des exercices simples en utilisant des logiciels open source (généralement R) ou tout autre logiciel populaire.

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 présentiel, animée par un formateur en Richmond Hill (en ligne ou sur site), s'adresse aux scientifiques des données et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser Random Forest pour concevoir des algorithmes d'apprentissage automatique sur de grands ensembles de données.

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

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour commencer à créer des modèles d'apprentissage automatique avec Random Forest.
• Comprendre les avantages de Random Forest et savoir comment l'implémenter pour résoudre des problèmes de classification et de régression.
• Apprendre à gérer de grands ensembles de données et à interpréter les multiples arbres de décision dans Random Forest.
• Évaluer et optimiser les performances des modèles d'apprentissage automatique en ajustant les hyperparamètres.

Cette formation en direct animée par un formateur en Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et aux data scientists qui souhaitent utiliser Tensorflow 2.x pour créer des prédicteurs, des classificateurs, des modèles génératifs, des réseaux de neurones, etc.

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

• Installer et configurer TensorFlow 2.x.
• Comprendre les avantages de TensorFlow 2.x par rapport aux versions précédentes.
• Construire des modèles d'apprentissage profond.
• Implémenter un classificateur d'images avancé.
• Déployer un modèle d'apprentissage profond sur le cloud, les appareils mobiles et les dispositifs IoT.

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