Formation Détection de la Fraude avec Python et TensorFlow

Ce cours intensif et pratique couvre les techniques avancées de Python, les meilleures pratiques d'ingénierie et les modèles de conception couramment utilisés pour créer des applications Python maintenables, testables et à haute performance. Il met l'accent sur les outils modernes, le typage, les modèles de concurrence, les schémas architecturaux et les workflows prêts pour la production.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs Python intermédiaires à avancés qui souhaitent adopter des pratiques et des modèles professionnels pour des systèmes Python de niveau de production.

Au terme de cette formation, les participants seront capables de :

• Appliquer le typage Python, les dataclasses et la vérification de type pour augmenter la fiabilité du code.
• Utiliser des modèles de conception et des principes architecturaux pour structurer des applications robustes.
• Mettre en œuvre la concurrence et le parallélisme correctement à l'aide d'asyncio et de multiprocessing.
• Construire un code bien testé avec pytest, les tests basés sur des propriétés et les pipelines CI.
• Profiler, optimiser et sécuriser les applications Python pour la production.
• Emballer, distribuer et déployer des projets Python à l'aide d'outils modernes et de conteneurs.

Format du Cours

• Cours interactifs et démonstrations courtes.
• Séances pratiques de laboratoire et exercices de codage chaque jour.
• Projet mini-culminant intégrant les modèles, les tests et le déploiement.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour demander une formation personnalisée ou un domaine de concentration (données, web ou infra), veuillez nous contacter pour organiser.

Ce cours enseigne des techniques pratiques d'ingénierie pour concevoir, construire, tester et déployer des systèmes agents (autonomes) à l'aide de Python. Il couvre la boucle agent, les intégrations d'outils, la gestion de la mémoire et de l'état, les modèles d'orchestration, les contrôles de sécurité et les considérations en production.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs ML intermédiaires à avancés, aux développeurs IA et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent construire des agents autonomes robustes et prêts pour la production en utilisant Python.

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

• Concevoir et mettre en œuvre la boucle agent et les flux de travail de prise de décision.
• Intégrer des outils externes et des API pour étendre les capacités des agents.
• Mettre en œuvre des architectures de mémoire à court et long terme pour les agents.
• Coordonner des orchestrations multietapes et la composition d'agents.
• Appliquer les meilleures pratiques de sécurité, de contrôle d'accès et d'observabilité pour les agents déployés.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif avec discussion.
• Ateliers pratiques de construction d'agents avec Python et des SDK populaires.
• Exercices basés sur des projets qui produisent des prototypes déployables.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

 Approche pratique de la Science des Données et de l'IA avec Python — permet aux professionnels de développer les compétences nécessaires pour explorer les données, créer des modèles de machine learning et déployer des applications basées sur l'IA dans des contextes professionnels ; couvre les workflows CRISP-DM, l'analyse statistique, l'apprentissage supervisé et non supervisé, l'apprentissage profond avec TensorFlow, le traitement du langage naturel (NLP), le Big Data avec Spark, et la narration basée sur les données ; idéal pour les débutants cherchant une certification en Data Science avec Python et une formation analytique pour préparer leur carrière.

L'intelligence artificielle avec Python est le développement de systèmes intelligents à l'aide de l'écosystème étendu d'IA et de bibliothèques d'apprentissage automatique de Python.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dirigée par un formateur est destinée aux programmeurs intermédiaires de Python qui souhaitent concevoir, implémenter et déployer des solutions IA à l'aide de Python.

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

• Implémenter des algorithmes d'IA en utilisant les bibliothèques d'IA principales de Python.
• Traiter avec des modèles d'apprentissage supervisé, non supervisé et renforcé.
• Intégrer des solutions IA dans des applications et workflows existants.
• Évaluer les performances du modèle et optimiser pour la précision et l'efficacité.

Format de la formation

• Cours interactif et discussion.
• Bien des exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

L'IA appliquée de A à Z en Python fournit aux programmeurs et aux analystes de données des techniques fondamentales pour concevoir des solutions de machine learning à partir des bases en Python. Aborde les principes essentiels du learning supervisé (classification et régression), du learning non supervisé (clustering et détection d'anomalies), ainsi que des architectures de réseaux neuronaux avancées. Examine des méthodes éprouvées pour utiliser scikit-learn, Apache Spark MLlib et les notebooks Jupyter dans le cadre du développement pratique de l'IA. Aide les professionnels à implémenter des modèles de ML opérationnels, à évaluer les limites des algorithmes et à réaliser des projets appliqués pour résoudre des problèmes concrets.

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs Python de niveau intermédiaire qui souhaitent améliorer leur expérience de développement Python à l'aide d'AWS Cloud9.

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

• Mettre en place et configurer AWS Cloud9 pour le développement Python.
• Comprendre l'interface et les fonctionnalités de l'IDE AWS Cloud9.
• Écrire, déboguer et déployer des applications Python dans AWS Cloud9.
• Collaborer avec d'autres développeurs utilisant la plateforme AWS Cloud9.
• Intégrer AWS Cloud9 avec d'autres services AWS pour des déploiements avancés.

Vue d'ensemble du cours

Ce training pratique est conçu pour les professionnels issus de l'ingénierie des données qui souhaitent développer des compétences concrètes en intelligence artificielle, en Python et en grands modèles de langage (LLM). Le cours se concentre sur des applications concrètes, couvrant l'utilisation des modèles, l'ingénierie des prompts (instructions) et la création de solutions alimentées par l'IA. Les participants travailleront à travers des exercices progressifs, passant des concepts fondamentaux à la création de workflows IA déployables.

Format de la formation

• En présentiel en salle de classe

• Sessions encadrées par un formateur avec pratique guidée

• Discussions interactives et études de cas réelles

• Exercices pratiques quotidiens

Objectifs du cours

• Comprendre les concepts clés de l'IA et de l'apprentissage automatique (machine learning) pertinents pour les applications modernes

• Renforcer les compétences en Python pour le développement d'IA et les workflows de données

• Apprendre le fonctionnement des grands modèles de langage et comment les utiliser efficacement

• Concevoir et optimiser les prompts pour obtenir des sorties fiables

• Construire des solutions IA de bout en bout à l'aide d'API et de frameworks

• Intégrer l'IA dans les pipelines d'ingénierie des données

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent approfondir leur compréhension de la vision par ordinateur et explorer les capacités de TensorFlow pour développer des modèles de vision sophistiqués en utilisant Google Colab.

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

• Construire et entraîner des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) en utilisant TensorFlow.
• Tirer parti de Google Colab pour le développement de modèles cloud évolutifs et efficaces.
• Mettre en œuvre des techniques de prétraitement d'images pour les tâches de vision par ordinateur.
• Déployer des modèles de vision par ordinateur pour des applications réelles.
• Utiliser le transfert d'apprentissage pour améliorer les performances des modèles CNN.
• Visualiser et interpréter les résultats des modèles de classification d'images.

Ce formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et analystes de données intermédiaires qui souhaitent améliorer leurs compétences en analyse et manipulation des données à l'aide de Python, Pandas et NumPy.

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

• Configurer un environnement de développement comprenant Python, Pandas et NumPy.
• Créer une application d'analyse des données utilisant Pandas et NumPy.
• Réaliser des opérations avancées de préparation, de tri et de filtrage des données.
• Conduire des opérations agrégées et analyser les séries temporelles.
• Visualiser les données à l'aide de Matplotlib et d'autres bibliothèques de visualisation.
• Déboguer et optimiser leur code d'analyse des données.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et développeurs intermédiaires qui souhaitent comprendre et appliquer les techniques d'apprentissage profond à l'aide de l'environnement Google Colab.

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

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour des projets d'apprentissage profond.
• Comprendre les fondamentaux des réseaux neuronaux.
• Implémenter des modèles d'apprentissage profond à l'aide de TensorFlow.
• Former et évaluer des modèles d'apprentissage profond.
• Utiliser les fonctionnalités avancées de TensorFlow pour l'apprentissage profond.

Ce cours de formation dirigé par un instructeur (en ligne ou sur site) est destiné aux développeurs qui souhaitent utiliser la pile FARM (FastAPI, React et MongoDB) pour créer des applications web dynamiques, haute performance et évolutives.

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

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire intégrant FastAPI, React et MongoDB.
• Comprendre les concepts clés, les fonctionnalités et les avantages de la pile FARM.
• Apprendre à construire des API REST avec FastAPI.
• Apprendre à concevoir des applications interactives avec React.
• Développer, tester et déployer des applications (front end et back end) en utilisant la pile FARM.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser FastAPI avec Python pour créer, tester et déployer des API RESTful plus facilement et plus rapidement.

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

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour développer des API avec Python et FastAPI.
• Créer des API plus rapidement et plus facilement en utilisant la bibliothèque FastAPI.
• Apprendre à créer des modèles de données et des schémas basés sur Pydantic et OpenAPI.
• Connecter les API à une base de données en utilisant SQLAlchemy.
• Implémenter la sécurité et l'authentification dans les API en utilisant les outils FastAPI.
• Construire des images conteneur et déployer des API web sur un serveur cloud.

le but de ce cours est de fournir une compétence générale dans l’application des méthodes de machine learning dans la pratique. Grâce à l’utilisation du langage de programmation Python et de ses différentes bibliothèques, et basé sur une multitude d’exemples pratiques, ce cours enseigne comment utiliser les principaux éléments constitutifs de machine learning, comment faire des décisions de modélisation de données, interpréter les les sorties des algorithmes et valider les résultats.

notre objectif est de vous donner les compétences pour comprendre et utiliser les outils les plus fondamentaux de la boîte à outils machine learning en toute confiance et d’éviter les pièges communs des applications Data sciences.

Cette formation dirigée par un instructeur en <loc&gt ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent utiliser Tensorflow 2.x pour construire des prédicteurs, des classificateurs, des modèles génératifs, des réseaux neuronaux et ainsi de suite.

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

• Installer et configurer TensorFlow 2.x.
• Comprendre les avantages de TensorFlow 2.x par rapport aux versions précédentes.
• Construire des modèles d'apprentissage profond.
• Implémenter un classificateur d'images avancé.
• Déployer un modèle d'apprentissage profond dans le cloud, les appareils mobiles et IoT.

Ce cours commence par vous donner des connaissances conceptuelles sur les réseaux de neurones et, plus généralement, sur les algorithmes d'apprentissage automatique, l'apprentissage profond (algorithmes et applications).

La partie 1 (40%) de cette formation se concentre principalement sur les fondamentaux, mais vous aidera à choisir la bonne technologie : TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

La partie 2 (20%) de cette formation introduit Theano - une bibliothèque Python qui facilite l'écriture de modèles d'apprentissage profond.

La partie 3 (40%) de la formation se concentrera principalement sur TensorFlow - l'API de la bibliothèque logicielle open source de Google pour l'apprentissage profond. Tous les exemples et exercices pratiques seront réalisés avec TensorFlow.

Public cible

Ce cours est destiné aux ingénieurs souhaitant utiliser TensorFlow pour leurs projets d'apprentissage profond

Après avoir suivi ce cours, les participants seront en mesure de :

• bien comprendre les réseaux de neurones profonds (DNN), CNN et RNN
• comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow
• être en mesure d'effectuer des tâches d'installation, de configuration et d'architecture d'environnement de production
• être en mesure d'évaluer la qualité du code, de déboguer et de surveiller
• être en mesure de mettre en œuvre des tâches avancées telles que l'entraînement de modèles, la construction de graphes et la journalisation