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Programmer et automatiser des tâches avec Python (Tosa). - Application à l'intelligence artificielle, Data Science, Machine Learning, IA générative.

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 14_AF_0000282789
Organisme responsable : ALIASE IA Service & Formation (ouvre dans un nouvel onglet)

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Référentiels

Code Rome

  • M1805 Études et développement informatique

Formacode

  • 30812 : Langage Python
  • 31067 : Développement informatique

Présentation de la formation

Objectifs

Maîtriser les bases de python et leur application à l'IA Apprendre à manipuler les outils python pour analyser et visualiser les données Apprendre à optimiser le code python et automatiser des tâches Apprendre à manipuler en python les fichiers Excel, CSV, ... Apprendre à développer en python des modèles IA (Regression, classification, réseaux de neurones en Deep Learning) Comprendre les algorithmes d'apprentissage du Machine Learning Comprendre l'IA générative et…

  • Maîtriser les bases de python et leur application à l'IA
  • Apprendre à manipuler les outils python pour analyser et visualiser les données
  • Apprendre à optimiser le code python et automatiser des tâches
  • Apprendre à manipuler en python les fichiers Excel, CSV, ...
  • Apprendre à développer en python des modèles IA (Regression, classification, réseaux de neurones en Deep Learning)
  • Comprendre les algorithmes d'apprentissage du Machine Learning
  • Comprendre l'IA générative et apprendre à créer des agents conversationnels en python basés sur des LLMs (GPT , ...)
  • Apprendre à gérer un projet d'IA (Bonnes Pratiques, Cycle de développement, outils d'optimisation, Modèles Hybrides...)
  • Apprendre à déployer un modèle IA sur des environnements distants (cloud), et conteneurisation avec Docker
  • Apprendre à créer des APIs avec Flask, FastAPI et HTML en vue de déployer un modèle IA
  • Comprendre la détection d'anomalies et apprendre à créer des modèles de détection d'anomalies
  • Apprendre à manipuler les Bases de données SQL (PostgreSQL et SQLite) avec Python
  • Apprendre à développer en python POO (Programmation orienté objet)

Programme de la formation

- Introduction au langage python? Structures de données et opérations courantes (conditions, boucles, fonctions, ...) Modules et packages Analyse et visualisation graphique des données avec les librairies Numpy, Matplotlib & Pandas  - Introduction à l'intelligence artificielle (Machine Learning et Deep Learning) - Apprentissage supervisé Algorithmes de Régressios et Classification Pratique :  - Apprentissage non supervisé Clustering( Regrouppement): algorithmes K-Means et…

- Introduction au langage python?
  • Structures de données et opérations courantes (conditions, boucles, fonctions, ...)
  • Modules et packages
  • Analyse et visualisation graphique des données avec les librairies Numpy, Matplotlib & Pandas 
- Introduction à l'intelligence artificielle (Machine Learning et Deep Learning)

- Apprentissage supervisé
  • Algorithmes de Régressios et Classification
  • Pratique : 
- Apprentissage non supervisé
  • Clustering( Regrouppement): algorithmes K-Means et DBSCAN
  • Pratique : 
- Data Preprocessing
  • Préparation des données
  • Gestion des données manquantes et données aberrantes
  • Encodage et Normalisation 
  • Selection des variables utiles
- Réseaux de neurones & Deep Learning avec Tensorflow
  • Fonctionnement et Entraînement :
               - Multi-couches (MLP)
               - A convolution  (CNN)
               - Récurrents     (RNN)
  • Les librairaies TensorFlow & Keras
  • Pratique : 
                - Classification, Regression
                - Reconnaissance d'images 
                - Fine-Tunning 
                - Time Series
                - NLP (Natural Language Processing)

- Gestion de projets IA
  • Bonnes pratiques
  • Optimisation des modèles (Overfitting, Features selection, Cross Validation)
  • Cycle de développement
- IA générative
  • Fonctionnement & Pratique :
  • Création d'agents avancés (RAGs) en python basés sur des LLMs (GPT, ...)
- Développement web avec les APIs Flask, FastAPI, HTML et Python
  •   Déploiement des modèles IA sur des environnements distants, et conteneurisation avec Docker
- Détection d'anomalies : algorithmes LOF (Local Outlier Factor), IF (Isolation Forest) et Autoencoder
  • Pratique : Créer des modèles de détection de fraudes bancaires
- Bases de données SQL (PostgreSQL et SQLite) avec Python
Langage SQL, Opérations courantes,

Validation et sanction

Programmer et automatiser des tâches avec Python (Tosa)

Type de formation

Certifiante

Niveau de sortie

Sans niveau spécifique

Durée, rythme, financement

Durée

En centre

120 h

Financement

Conventionnement
Non

Conditions d'accès

Public visé

  • Tout public

Informations sur les publics

Personnes souhaitant: . construire une carrière en IA, Data science, Machine Learning et IA générative . acquérir des compétences opérationnelles à travers une formation complète, pratique, progressive et accompagnée

Niveau d'entrée

Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

-

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement à distance

Adresse

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
ALIASE IA Service & Formation
92700 Colombes
État du recrutement
Ouvert
Modalités
Entrées / Sorties à dates fixes