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Plan du cours
Introduction à l'intelligence artificielle
- Qu'est-ce que l'IA et où est-elle utilisée ?
- IA vs Apprentissage automatique vs Apprentissage profond
- Outils et plateformes populaires
Python pour l'IA
- Rappel des bases de Python
- Utilisation de Jupyter Notebook
- Installation et gestion des bibliothèques
Travail avec les données
- Préparation et nettoyage des données
- Utilisation de Pandas et NumPy
- Visualisation avec Matplotlib et Seaborn
Bases de l'apprentissage automatique
- Apprentissage supervisé vs Apprentissage non supervisé
- Classification, régression et regroupement
- Entraînement, validation et test des modèles
Réseaux de neurones et apprentissage profond
- Architecture des réseaux de neurones
- Utilisation de TensorFlow ou PyTorch
- Construction et entraînement des modèles
Traitement du langage naturel et vision par ordinateur
- Classification de texte et analyse de sentiments
- Bases de la reconnaissance d'images
- Modèles pré-entraînés et apprentissage par transfert
Déploiement de l'IA dans les applications
- Sauvegarde et chargement des modèles
- Utilisation des modèles d'IA dans des API ou des applications web
- Bonnes pratiques pour le test et la maintenance
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Comprendre la logique de programmation et les structures de données
- Expérience avec Python ou des langages de programmation de haut niveau similaires
- Notions de base des algorithmes et des structures de données
Public cible
- Professionnels des systèmes informatiques
- Développeurs logiciels souhaitant intégrer l'IA
- Ingénieurs et responsables techniques explorant les solutions basées sur l'IA
40 Heures
Nos clients témoignent (1)
J'ai acquis des connaissances sur la bibliothèque Streamlit en Python et je vais certainement essayer de l'utiliser pour améliorer les applications de mon équipe qui sont actuellement développées avec R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Formation - GitHub Copilot for Developers
Traduction automatique