AI, Python, et Machine Learning
Comprendre les concepts de base de l'Intelligence Artificielle, ses différents types, et les secteurs dans lesquels elle est appliquée.
80 heures
Cette formation introductive offre une approche complète et progressive pour les débutants en Intelligence Artificielle (IA), Python et Machine Learning. Elle est conçue pour permettre aux participants de comprendre les concepts de base de ces disciplines, de maîtriser les outils fondamentaux de la programmation en Python, et d’appliquer les connaissances acquises dans des projets pratiques de Machine Learning
Objectifs de la formation :
Familiariser les participants avec les bases de l’Intelligence Artificielle et ses applications actuelles.
Enseigner les fondements de Python, un langage de programmation largement utilisé dans le domaine de l’IA et du Machine Learning.
Introduire les techniques et algorithmes de Machine Learning permettant de résoudre des problèmes réels.
Acquérir les compétences pratiques nécessaires pour construire des modèles de Machine Learning simples.
Introduction à l’IA et à Python
Introduction à l’IA
- Vue d’ensemble de l’IA
- Applications réelles
- Considérations éthiques
Introduction à Python
- Bases de Python : variables, types de données, structures de contrôle
- Installation et configuration de l’environnement Python
- Introduction aux notebooks Jupyter
Python pour l’analyse de données
- Bibliothèques : NumPy, Pandas
- Manipulation et analyse de données avec Pandas
- Séance pratique : Analyse de données de base
Bases de l’apprentissage automatique
- Apprentissage supervisé vs non supervisé
- Concepts clés : caractéristiques, étiquettes,entraînement, test
Prétraitement des données avec Python
- Nettoyage des données
- Mise à l’échelle et normalisation des caractéristiques
- Gestion des valeurs manquantes
- Séance pratique : Prétraitement d’un ensemble de données
Analyse exploratoire des données
- Techniques de visualisation des données avec Matplotlib et Seaborn
- Statistiques descriptives
- Identification des motifs et des corrélations
Algorithmes de base de l’apprentissage automatique
- Algorithmes de classification
- Régression logistique
- Arbres de décision
- Forêt aléatoire
Séance pratique :Classification
- Implémentation d’algorithmes de classification avec Scikit-learn
- Comparaison des métriques de performance
Algorithmes de clustering
- Clustering K-means
- Clustering hiérarchique
Séance pratique : Clustering
- Implémentation des algorithmes de clustering avec Scikit-learn
- Visualisation des clusters
Techniques avancées d’apprentissage automatique
- Machines à vecteurs de support (SVM)
- Théorie et intuition
- Applications et exemples
Réduction de dimensionnalité
- Analyse en composantes principales (PCA) -t-SNE
- Séance pratique : Réduction de dimensionnalité
- Implémentation de PCA et t-SNE
Apprentissage par ensemble
- Bagging et boosting
- Algorithmes : AdaBoost,Gradient Boosting
Séance pratique : Méthodes ensemblistes
- Implémentation des méthodes ensemblistes
- Évaluation de la performance
Réseaux de neurones et apprentissage profond
Introduction aux réseaux de neurones
- Bases des réseaux de neurones
- Fonctions d’activation
- Propagation avant et arrière
Séance pratique : Réseaux de neurones
- Construction d’un simple réseau de neurones avec TensorFlow/Keras
- Entraînement et évaluation du réseau
Apprentissage profond et réseaux de neurones convolutifs (CNN)
- Comprendre l’apprentissage profond
- Architecture et applications des CNN
Séance pratique : CNN
- Implémentation d’un CNN pour la classification d’images
- Analyse des résultats
Traitement du langage naturel (NLP)
Introduction au NLP
- Bases du NLP
- Techniques de prétraitement de texte
Séance pratique : Prétraitement de texte
- Tokenisation, stemming,lemmatisation
- Techniques de vectorisation
Techniques avancées de NLP
- Analyse de sentiment
- Reconnaissance d’entités nommées (NER)
Séance pratique : Applications NLP
- Implémentation de l’analyse de sentiment
- NER avec des modèles pré-entraînés
Apprentissage par renforcement et éthique de l’IA
Introduction à l’apprentissage par renforcement
- Concepts de base et notions clés
- Processus de décision de Markov (MDP)
Séance pratique : Apprentissage par renforcement
- Implémentation d’un algorithme simple d’apprentissage par renforcement avec Python
- Analyse du processus d’apprentissage
Éthique de l’IA et perspectives futures
- Considérations éthiques dans l’IA
- Biais et équité dans l’apprentissage automatique
- Tendances futures de l’IA
Travail sur projet et révision
- Réalisation d’un mini-projet
- Session de questions-réponses et révision
Nous proposons également un pack de trois niveaux pour une formation optimale
Cette formation offre une excellente base pour tous ceux qui souhaitent se lancer dans l’IA et le Machine Learning, avec un accent particulier sur la pratique et les applications réelles.
Ce cours sera bientôt disponible
100% d'avis positifs
Language: Français
Nombre des niveaux: 3
Évaluations : Oui
Niveau de compétence : Tous les niveaux
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