Formation Compréhensibilité en Apprentissage Profond : Démystifier les Modèles Boîte Noire

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à France (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels avancés souhaitant approfondir leur compréhension des techniques XAI pour les modèles AI complexes.

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

• Mettre en œuvre des techniques XAI de pointe dans les modèles AI.
• Interpréter les modèles d'apprentissage profond et leurs décisions.
• Appliquer des méthodes d'explicabilité avancées, agnostiques au modèle ou spécifiques au modèle.
• Aborder les défis liés à la transparence de l'IA dans les systèmes complexes.

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 avec un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux participants de niveau débutant souhaitant apprendre les concepts essentiels de probabilité, statistiques, programmation et apprentissage automatique, et les appliquer au développement d'IA.

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

• Comprendre les concepts de base en probabilité et statistiques, et les appliquer à des scénarios du monde réel.
• Rédiger et comprendre le code de programmation procédural, fonctionnel et orienté objet.
• Mettre en œuvre des techniques d'apprentissage automatique telles que la classification, l'agrégation et les réseaux neuronaux.
• Développer des solutions IA à l'aide de systèmes d'inférence et d'experts pour la résolution de problèmes.

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.

Il s'agit d'un cours de 4 jours introduisant l'IA et ses applications. Il est possible de disposer d'une journée supplémentaire pour entreprendre un projet d'IA à l'issue de ce cours.

Il s'agit d'un cours de 4 jours introduisant l'IA et ses applications en utilisant le langage de programmation Python. Il est possible de disposer d'une journée supplémentaire pour entreprendre un projet d'IA à l'issue de ce cours.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et statisticiens de niveau intermédiaire qui souhaitent préparer des données, construire des modèles et appliquer efficacement les techniques d'apprentissage automatique dans leurs domaines professionnels.

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

• Comprendre et implémenter divers algorithmes Machine Learning.
• Préparer des données et des modèles pour les applications d'apprentissage automatique.
• Réaliser des analyses post hoc et visualiser efficacement les résultats.
• Appliquer les techniques d'apprentissage automatique à des scénarios réels, spécifiques au secteur.

Réseau de Neurones Artificiels est un modèle de données informatique utilisé dans le développement de systèmes d'Intelligence Artificielle (IA) capables d'effectuer des tâches "intelligentes". Les Réseaux de Neurones sont couramment utilisés dans les applications d'Apprentissage Automatique (ML), qui sont elles-mêmes une implémentation de l'IA. L'Apprentissage Profond est un sous-ensemble de l'Apprentissage Automatique.

Cette formation en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux chercheurs et aux développeurs qui souhaitent utiliser Chainer pour construire et entraîner des réseaux neuronaux en Python tout en rendant le code facile à déboguer.

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

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à développer des modèles de réseaux neuronaux.
• Définir et mettre en œuvre des modèles de réseaux neuronaux à l'aide d'un code source compréhensible.
• Exécuter des exemples et modifier des algorithmes existants pour optimiser les modèles d'apprentissage profond tout en tirant parti des GPUs pour obtenir de hautes performances.

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.

L'apprentissage par renforcement profond (DRL) combine les principes de l'apprentissage par renforcement avec des architectures d'apprentissage profond pour permettre aux agents de prendre des décisions à travers leur interaction avec leurs environnements. Il sous-tend de nombreuses avancées modernes en IA, comme les véhicules autonomes, le contrôle robotique, le trading algorithmique et les systèmes de recommandation adaptatifs. Le DRL permet à un agent artificiel d'apprendre des stratégies, d'optimiser des politiques et de prendre des décisions autonomes basées sur l'essai-erreur en utilisant un apprentissage basé sur la récompense.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données de niveau intermédiaire qui souhaitent apprendre et appliquer les techniques d'apprentissage par renforcement profond pour construire des agents intelligents capables de prendre des décisions autonomes dans des environnements complexes.

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

• Comprendre les fondements théoriques et les principes mathématiques de l'apprentissage par renforcement.
• Mettre en œuvre des algorithmes clés d'RL, notamment Q-Learning, Policy Gradients et les méthodes Actor-Critic.
• Construire et entraîner des agents d'apprentissage par renforcement profond à l'aide de TensorFlow ou PyTorch.
• Appliquer le DRL à des applications réelles telles que les jeux, la robotique et l'optimisation des décisions.
• Dépanner, visualiser et optimiser les performances d'entraînement en utilisant des outils modernes.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Conférence interactive et discussion guidée.
• Exercices pratiques et mises en œuvre concrètes.
• Démonstrations de codage en direct et applications basées sur des projets.

Options d'adaptation du cours

• Pour demander une version adaptée de ce cours (par exemple, en utilisant PyTorch au lieu de TensorFlow), veuillez nous contacter pour organiser.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels débutants qui souhaitent apprendre les bases de l'IA explicable et son rôle dans le développement de systèmes d'IA responsables.

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

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'IA explicable.
• Explorer l'importance de la transparence et de l'interprétabilité dans les modèles d'IA.
• Apprendre des techniques de base pour rendre les modèles d'IA explicables.
• Appliquer les techniques XAI à des modèles d'apprentissage automatique simples.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer les techniques d'IA interprétable pour garantir l'équité, la transparence et des systèmes IA éthiques.

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

• Comprendre le rôle de XAI dans les systèmes IA éthiques.
• Mettre en œuvre des techniques XAI pour détecter et atténuer les biais dans les modèles IA.
• Assurer la transparence dans les processus de prise de décision des modèles IA.
• Aligner le développement IA avec les normes éthiques et réglementaires.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent mettre en œuvre des systèmes d'IA transparents dans des applications réelles.

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

• Comprendre l'importance de la transparence dans les modèles IA.
• Mettre en œuvre des techniques avancées d'IA explicative pour interpréter les modèles complexes.
• Améliorer la transparence des modèles à l'aide de SHAP, LIME et autres outils.
• Traiter les préoccupations éthiques et l'équité dans les modèles IA.