1 - Coder avec des IA Génératives :
Comprendre ce qu'est une IA générative
Savoir intégrer une IA générative dans son environnement de travail
Etre en mesure d'utiliser une IA générative pour des besoins évolués
Savoir déployer en local une IA générative
2 - Machine Learning avec Scikit-Learn :
Le Machine Learning repose sur la maîtrise de ses concepts, tâches et outils. Il nécessite de structurer les données, concevoir et optimiser des modèles prédictifs grâce à des algorithmes de…
1 - Coder avec des IA Génératives :
Comprendre ce qu'est une IA générative
Savoir intégrer une IA générative dans son environnement de travail
Etre en mesure d'utiliser une IA générative pour des besoins évolués
Savoir déployer en local une IA générative
2 - Machine Learning avec Scikit-Learn :
Le Machine Learning repose sur la maîtrise de ses concepts, tâches et outils. Il nécessite de structurer les données, concevoir et optimiser des modèles prédictifs grâce à des algorithmes de régression, classification et clystérisation. Leur performance s'affine par validation croisée et ajustement des hyperparamètres. Enfin, comprendre les réseaux de neurones permet d'exploiter tout le potentiel de l'intelligence artificielle.
3 - Deep Learning avec Python et Tensorflow :
Comprendre le fonctionnement général d'un réseau de neurones.
Connaitre les principales architectures utilisées en computer vision.
Comprendre le NLP (Natural Language Processing) et l'architecture Transformer.
Comprendre l'IA Générative.
Savoir combiner un réseau de neurones avec un apprentissage par renforcement.
Connaitre les aspects avancés de configuration de Tensorflow.
Programme de la formation
1 - Coder avec des IA Génératives :
Qu'est-ce qu'une IA générative ?
Préparer son environnement de travail
Aspects avancés
Déployer son IA en local
La prochaine génération d'outils de codage
2 - Machine Learning avec Scikit-Learn :
Introduction au Machine Learning
Manipulation de données
Modèles d'apprentissage
Les algorithmes standards
Optimisation des modèles
Sensibilisation au Deep Learning
3 - Deep Learning avec Python et Tensorflow
Introduction
Computer vision et…
1 - Coder avec des IA Génératives :
Qu'est-ce qu'une IA générative ?
Préparer son environnement de travail
Aspects avancés
Déployer son IA en local
La prochaine génération d'outils de codage
2 - Machine Learning avec Scikit-Learn :
Introduction au Machine Learning
Manipulation de données
Modèles d'apprentissage
Les algorithmes standards
Optimisation des modèles
Sensibilisation au Deep Learning
3 - Deep Learning avec Python et Tensorflow
Introduction
Computer vision et réseaux convolutifs
NLP
Tour d'horizon de l'IA Générative
Apprentissage par renforcement
Aspects avancés de tensorflow
Conclusion
Validation et sanction
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de comprendre les fondements de l'IA générative, d'intégrer cette technologie dans leur environnement de travail avec efficacité, d'utiliser des outils d'IA générative pour répondre à des besoins évolués et de déployer l'IA générative en local de façon autonome et performante. Ces compétences leur permettront de tirer pleinement parti des avantages offerts par l'IA dans leurs projets professionnels.
À l'issue de la formation, les participants seront capables de structurer des données, choisir et appliquer les bons algorithmes, et optimiser les modèles. Ils auront une bonne maîtrise des réseaux de neurones et du Deep Learning, leur permettant de développer des solutions basées sur l'intelligence artificielle.
À la fin de la formation, les participants maîtriseront le fonctionnement des réseaux de neurones et des architectures CNN utilisées en vision par ordinateur. Ils auront une bonne compréhension du NLP et des modèles Transformer, ainsi que de l'IA générative. Ils sauront intégrer un réseau de neurones avec un apprentissage par renforcement et configurer TensorFlow de manière avancée pour des applications complexes.
