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A propos de la formation IA , Machine Learning et Deep Learning

La formation IA – Intelligence Artificielle, Machine Learning et Deep Learning offre aux participants une compréhension complète des concepts fondamentaux et avancés de l’IA, ainsi que des compétences pratiques pour développer et déployer des modèles ML et Deep Learning. Les participants apprendront à analyser des données, entraîner des modèles, et appliquer l’IA à des cas d’usage concrets pour les entreprises.

Détails
Objectifs pédagogiques de la formation IA , Machine Learning et Deep Learning
  • Comprendre les concepts clés de l’Intelligence Artificielle - Machine Learning - Deep Learning
  • Préparer et traiter des données pour l’entraînement de modèles
  • Développer des modèles ML supervisés et non supervisés
  • Maîtriser les réseaux de neurones et les architectures Deep Learning
  • Appliquer l’IA à des cas métiers concrets (finance-marketing-logistique-santé).

Qui devrait suivre cette formation IA , Machine Learning et Deep Learning ?

Public visé par la formation IA , Machine Learning et Deep Learning

Data scientists, analystes et ingénieurs en devenir. Développeurs et professionnels IT souhaitant se spécialiser en IA. Managers et chefs de projet désirant comprendre l’IA et ses applications. Entreprises B2B souhaitant former leurs équipes techniques aux technologies IA.

Prérequis de la formation IA , Machine Learning et Deep Learning

Bases en programmation (Python recommandé). Connaissances en statistiques et analyse de données. Curiosité et intérêt pour les technologies IA et les données.

Certification IA , Machine Learning et Deep Learning ?

Attestation de formation MindTech – IA, Machine Learning et Deep Learning délivrée après validation du mini-projet pratique.

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Déroulé de la formation IA , Machine Learning et Deep Learning


Module 1 : Introduction à l’Intelligence Artificielle   
 
Définitions, historique et domaines d’application.
Différence entre IA, Machine Learning et Deep Learning.
Applications concrètes dans différents secteurs.


Module 2 : Préparation et traitement des données
 
Nettoyage et transformation des données.
Feature engineering et sélection de variables.
Introduction aux bibliothèques Python : NumPy, Pandas, Matplotlib.


Module 3 : Machine Learning supervisé et non supervisé
 
Régression et classification.
Arbres de décision, random forest et k-nearest neighbors.
Clustering et réduction de dimensionnalité.


Module 4 : Deep Learning et réseaux de neurones
 
Concepts fondamentaux des réseaux de neurones.
Réseaux convolutifs (CNN) pour la vision par ordinateur.
Réseaux récurrents (RNN) pour le traitement du langage.
IA générative et autoencoders.


Module 5 : Cas pratiques et applications métiers
 
Finance : détection de fraude, scoring de crédit.
Marketing : recommandations, segmentation clients.
Industrie : maintenance prédictive, optimisation de production.
Santé : diagnostics assistés par IA, imagerie médicale.


Module 6 : Atelier pratique et mini-projet
 
Analyse d’un dataset réel.
Développement, entraînement et évaluation d’un modèle ML/Deep Learning.
Présentation finale et recommandations pour implémentation en entreprise.

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