Formation Apache Airflow pour Data Science: Automatisation des pipelines

Cette formation en direct, animée par un instructeur en France (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux biologistes souhaitant comprendre le fonctionnement d'AlphaFold et utiliser ses modèles comme guide dans leurs études expérimentales.

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

• Comprendre les principes de base d'AlphaFold.
• Apprendre comment AlphaFold fonctionne.
• Apprendre à interpréter les prédictions et les résultats d'AlphaFold.

Cette formation en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux participants ayant différents niveaux d'expertise et souhaitant tirer parti de la plateforme Google AutoML pour créer des chatbots personnalisés pour diverses applications.

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

• Comprendre les principes fondamentaux du développement d'un chatbot.
• Naviguer sur la Google Cloud Platform et accéder à AutoML.
• Préparer les données pour l'entraînement des modèles de chatbot.
• Former et évaluer des modèles de chatbot personnalisés en utilisant AutoML.
• Déployer et intégrer les chatbots dans différentes plateformes et canaux.
• Contrôler et optimiser les performances des chatbots au fil du temps.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) fournit une introduction au domaine de la reconnaissance de formes et de l'apprentissage automatique. Elle aborde des applications pratiques dans les domaines de la statistique, de l'informatique, du traitement du signal, de la vision par ordinateur, de l'exploration de données et de la bio-informatique.

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

• Appliquer des méthodes statistiques fondamentales à la reconnaissance de formes.
• Utiliser des modèles clés comme les réseaux de neurones et les méthodes à noyau pour l'analyse des données.
• Mettre en œuvre des techniques avancées pour résoudre des problèmes complexes.
• Améliorer la précision des prédictions en combinant différents modèles.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs intermédiaires, scientifiques des données et praticiens de l'IA qui souhaitent utiliser TensorFlow Lite pour les applications d'IA Edge.

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

• Comprendre les fondamentaux de TensorFlow Lite et son rôle dans l'IA Edge.
• Développer et optimiser des modèles d'IA en utilisant TensorFlow Lite.
• Déployer des modèles TensorFlow Lite sur divers appareils Edge.
• Utiliser les outils et techniques pour la conversion et l'optimisation de modèles.
• Mettre en œuvre des applications d'IA Edge pratiques à l'aide de TensorFlow Lite.

Cette formation en direct, animée par un instructeur dans France (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et aux data scientists souhaitant construire, déployer et gérer des flux de travail de machine learning sur Kubernetes.

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

• Installer et configurer Kubeflow en environnement local (on-premise) et dans le cloud.
• Construire, déployer et gérer des flux de travail ML basés sur les conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines de machine learning complets sur diverses architectures et environnements cloud.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des notebooks Jupyter.
• Développer des charges de travail d'entraînement, de réglage d'hyperparamètres et de service ML sur plusieurs plateformes.

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) est destinée 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 les prévisions de séries temporelles.

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

• Apprendre à appliquer la méthodologie CRISP-DM, sélectionner les algorithmes d'apprentissage automatique appropriés et améliorer la construction et la performance des modèles.
• Utiliser RapidMiner pour estimer et projeter des valeurs, et utiliser des outils analytiques pour la prévision de séries temporelles.

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent explorer les techniques XAI de pointe pour les modèles d'apprentissage profond, en mettant l'accent sur la construction de systèmes d'IA interprétables.

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

• Comprendre les défis de l'explicabilité dans l'apprentissage profond.
• Mettre en œuvre des techniques XAI avancées pour les réseaux neuronaux.
• Interpréter les décisions prises par les modèles d'apprentissage profond.
• Évaluer les compromis entre performance et transparence.