Formation Machine Learning avec Google Colab

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à France, est destinée aux scientifiques des données et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser AdaBoost pour créer des algorithmes de boosting pour l'apprentissage automatique avec Python.

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

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour commencer à construire des modèles d'apprentissage automatique avec AdaBoost.
• Comprendre l'approche de l'apprentissage par ensemble et comment implémenter le boosting adaptatif.
• Apprendre à construire des modèles AdaBoost pour améliorer les algorithmes d'apprentissage automatique en Python.
• Utiliser l'ajustement des hyperparamètres pour augmenter la précision et les performances des modèles AdaBoost.

Ce cours couvre l'IA (emphasizing Machine Learning et Deep Learning) dans Automotive Industrie. Il aide à déterminer quelle technologie peut (potencialement) être utilisée dans plusieurs situations dans une voiture: de la simple automation, de la reconnaissance d'image à la prise de décision autonome.

Ce cours a été créé pour les gestionnaires, les architectes de solutions, les responsables d’innovation, les CTO, les architectes logiciels et toute personne intéressée par un aperçu de l’intelligence artificielle appliquée et des prévisions les plus récentes concernant son développement.

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.

Le réseau de neurones artificiels est un modèle de données informatiques utilisé dans le développement de systèmes Artificial Intelligence (AI) capables d'effectuer des tâches "intelligentes". Les réseaux de neurones artificiels Neural Networks sont couramment utilisés dans les applications Machine Learning (ML), qui sont elles-mêmes une mise en œuvre de l'IA. Le Deep Learning est un sous-ensemble du ML.

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 avec instructeur en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux scientifiques et analystes de données qui souhaitent automatiser, évaluer et gérer des modèles prédictifs en utilisant les capacités d'apprentissage automatique de DataRobot.

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

• Charger des ensembles de données dans DataRobot pour analyser, évaluer et vérifier la qualité des données.
• Construire et former des modèles pour identifier les variables importantes et atteindre les objectifs de prédiction.
• Interpréter les modèles pour créer des informations utiles à la prise de décision.
• Contrôler et gérer les modèles pour maintenir une performance de prédiction optimisée.

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 avec instructeur en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists, aux analystes de données et aux développeurs qui souhaitent explorer les produits et les fonctionnalités de AutoML pour créer et déployer des modèles d'entraînement ML personnalisés avec un minimum d'effort.

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

• Explorer la gamme de produits AutoML pour mettre en œuvre différents services pour divers types de données.
• Préparer et étiqueter des ensembles de données pour créer des modèles ML personnalisés.
• Former et gérer des modèles pour produire des modèles d'apprentissage automatique précis et équitables.
• Faire des prédictions à l'aide des modèles formés pour répondre aux objectifs et aux besoins de l'entreprise.

Kubeflow est une plateforme open-source conçue pour simplifier la création, l'entraînement et le déploiement de charges de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.

Cette formation dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent créer des flux de travail fiables en utilisant Kubeflow.

À la fin de cette formation, les participants acquerront les compétences nécessaires pour :

• Naviguer dans l'écosystème Kubeflow et ses composants principaux.
• Créer des flux de travail reproductibles avec Kubeflow Pipelines.
• Exécuter des tâches d'entraînement évolutives sur Kubernetes.
• Déployer efficacement des modèles d'apprentissage automatique en utilisant Kubeflow Serving.

Format de la Formation

• Présentations guidées et discussions collaboratives.
• Laboratoires pratiques avec des composants Kubeflow réels.
• Exercices pratiques pour créer des flux de travail d'apprentissage automatique complets.

Options de Personnalisation de la Formation

• Des versions personnalisées de cette formation peuvent être organisées pour s'aligner avec la pile technologique et les exigences de projet de votre équipe.

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.

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

• Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud.
• Construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique basés sur les conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines d'apprentissage machine complets sur diverses architectures et environnements cloud.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des carnets Jupyter.
• Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site, est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser Google’s ML Kit pour créer des modèles d'apprentissage automatique optimisés pour le traitement sur les appareils mobiles.

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

• Définir l'environnement de développement nécessaire pour commencer à développer des fonctionnalités d'apprentissage automatique pour les applications mobiles.
• Intégrer de nouvelles technologies d'apprentissage automatique dans les applications Android et iOS en utilisant les API ML Kit. 
• Améliorer et optimiser les applications existantes en utilisant le SDK ML Kit pour le traitement sur appareil et le déploiement.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à France, est destinée aux data scientists et ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser Random Forest pour construire des algorithmes d'apprentissage automatique pour de grands ensembles de données.

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

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour commencer à construire des modèles d'apprentissage automatique avec Random Forest.
• Comprendre les avantages de Random Forest et comment l'implémenter pour résoudre des problèmes de classification et de régression.
• Apprendre à gérer de grands ensembles de données et à interpréter plusieurs arbres de décision dans Random Forest.
• Évaluer et optimiser les performances des modèles d'apprentissage automatique en ajustant les hyperparamètres.

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.