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 Durée 40 heures

Plan du cours

Introduction à l'intelligence artificielle

  • Qu'est-ce que l'IA et où est-elle utilisée ?
  • Numérotation : IA vs. apprentissage automatique vs. apprentissage profond
  • Outils et plateformes populaires

Python pour l'IA

  • Rappels sur les bases de Python
  • Utilisation de Jupyter Notebook
  • Installation et gestion des bibliothèques

Travail avec les données

  • Préparation et nettoyage des données
  • Utilisation de Pandas et NumPy
  • Numérotation : Visualisation avec Matplotlib et Seaborn

Bases de l'apprentissage automatique

  • Numérotation : Apprentissage supervisé vs. non supervisé
  • Classification, régression et regroupement (clustering)
  • Entraînement, validation et test des modèles

Réseaux de neurones et apprentissage profond

  • Architecture des réseaux de neurones
  • Numérotation : Utilisation de TensorFlow ou PyTorch
  • Construction et entraînement des modèles

Traitement du langage naturel et vision par ordinateur

  • Classification de textes et analyse de sentiments
  • Bases de la reconnaissance d'images
  • Modèles pré-entraînés et apprentissage par transfert

Déploiement de l'IA dans les applications

  • Sauvegarde et chargement des modèles
  • Numérotation : Utilisation de modèles d'IA dans les API ou les applications web
  • Bonnes pratiques pour le test et la maintenance

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de la logique et des structures de programmation
  • Expérience avec Python ou des langages de programmation de haut niveau similaires
  • Familiarité de base avec les algorithmes et les structures de données

Public cible

  • Professionnels des systèmes d'information (SI)
  • Développeurs logiciels cherchant à intégrer l'IA
  • Ingénieurs et managers techniques explorant des solutions basées sur l'IA

Nombre de participants


Prix par participant

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