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A propos de la formation Python pour l’Intelligence Artificielle

Cette formation permet aux participants d’acquérir une maîtrise pratique du langage Python, outil incontournable pour le développement de projets en Intelligence Artificielle (IA) et Machine Learning. À travers des exercices appliqués et des cas concrets, les participants apprendront à manipuler les données, créer des visualisations pertinentes et automatiser des analyses complexes.

Détails
Objectifs pédagogiques de la formation Python pour l’Intelligence Artificielle
  • Maîtriser les bases de Python pour l’analyse et le traitement des données
  • Utiliser les bibliothèques essentielles pour l’IA : NumPy : calcul scientifique et manipulation de tableaux. Pandas : traitement et préparation des données. Matplotlib / Seaborn : visualisation graphique des données
  • Préparer les participants à des projets réels en IA et Machine Learning
  • Développer des scripts Python pour automatiser des analyses et des calculs complexes.

Qui devrait suivre cette formation Python pour l’Intelligence Artificielle ?

Public visé par la formation Python pour l’Intelligence Artificielle

Analystes et data scientists en devenir. Ingénieurs et développeurs souhaitant se spécialiser en IA. Managers désireux de comprendre les applications de l’IA via Python. Entreprises B2B souhaitant former leurs équipes techniques sur les technologies IA.

Prérequis de la formation Python pour l’Intelligence Artificielle

Notions de logique de programmation ou expérience en Excel avancé. Intérêt pour la data et les statistiques.

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Déroulé de la formation Python pour l’Intelligence Artificielle


Module 1 : Introduction à Python

Syntaxe et structures de base.

Variables, types de données, boucles et conditions.

Fonctions et scripts modulaires.

Module 2 : Bibliothèque NumPy

Tableaux et vecteurs.

Opérations mathématiques et statistiques.

Manipulation de matrices pour les applications IA.
 

Module 3 : Bibliothèque Pandas

Séries et DataFrames.

Import/export de fichiers CSV, Excel, JSON.

Nettoyage et transformation des données pour le Machine Learning.

Module 4 : Visualisation avec Matplotlib & Seaborn

Création de graphiques : histogrammes, courbes, scatter plots.

Personnalisation des visualisations pour les rapports d’analyse.

Visualisation avancée pour les projets IA et métiers.

Module 5 : Projet pratique

Analyse d’un dataset réel.

Nettoyage, traitement et visualisation des données.

Mini-projet IA : régression ou classification simple.

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