Formation Maîtrise de l'Ingénierie IA : De l'Ingénierie Python aux Systèmes IA Prêts pour la Production

Cette formation en direct, animée par un instructeur en Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux data scientists et aux ingénieurs logiciels souhaitant utiliser AdaBoost pour concevoir des algorithmes de boosting en apprentissage automatique avec Python.

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

• Configurer l'environnement de développement nécessaire au début de la conception de modèles d'apprentissage automatique avec AdaBoost.
• Comprendre l'approche d'apprentissage par ensembles et savoir comment implémenter le boosting adaptatif.
• Savoir comment construire des modèles AdaBoost pour améliorer les performances des algorithmes d'apprentissage automatique en Python.
• Utiliser le réglage des hyperparamètres afin d'augmenter la précision et les performances des modèles AdaBoost.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, s'adresse aux participants techniques ayant des connaissances en apprentissage automatique qui souhaitent optimiser des modèles pour détecter des motifs complexes dans les mégadonnées en utilisant des frameworks d'AutoML.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur, dans Belgique s'adresse à des participants de tous niveaux souhaitant exploiter la plateforme AutoML de Google pour construire des chatbots personnalisés destinés à diverses applications.

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

• Comprendre les fondamentaux du développement de chatbots.
• Se repérer sur Google Cloud Platform et accéder à AutoML.
• Préparer les données nécessaires à l'entraînement des modèles de chatbots.
• Former et évaluer des modèles de chatbots personnalisés à l'aide d'AutoML.
• Déployer et intégrer les chatbots sur diverses plateformes et canaux.
• Surveiller et optimiser les performances des chatbots au fil du temps.

Cette formation en direct, dispensée par un formateur à Belgique (en ligne ou sur site), fournit une introduction au domaine de la reconnaissance des motifs et de l'apprentissage automatique. Elle aborde des applications pratiques dans les domaines des statistiques, de l'informatique, du traitement du signal, de la vision par ordinateur, de l'extraction de données (data mining) et de la bio-informatique.

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

• Appliquer des méthodes statistiques fondamentales à la reconnaissance des motifs.
• Utiliser des modèles clés tels que les réseaux de neurones et les méthodes de noyau pour l'analyse des données.
• Implémenter des techniques avancées pour la résolution de problèmes complexes.
• Améliorer la précision des prédictions en combinant différents modèles.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur à Belgique, s'adresse aux scientifiques des données et aux analystes des données qui souhaitent automatiser, évaluer et gérer des modèles prédictifs en utilisant les capacités d'apprentissage automatique de DataRobot.

À 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 entraîner des modèles pour identifier les variables importantes et atteindre les objectifs de prédiction.
• Interpréter les modèles pour créer des insights précieux utiles dans la prise de décisions commerciales.
• Surveiller et gérer les modèles afin de maintenir une performance de prédiction optimisée.

Cette formation en présentiel ou en ligne animée par un instructeur à Belgique s'adresse aux scientifiques des données, aux analystes de données et aux développeurs souhaitant explorer les produits et fonctionnalités d'AutoML afin de créer et déployer des modèles d'entraînement ML personnalisés avec un effort minimal.

À la fin 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 afin de créer des modèles ML personnalisés.
• Entraîner et gérer des modèles pour produire des modèles d'apprentissage automatique précis et équitables.
• Effectuer des prédictions à l'aide de modèles entraînés pour atteindre les objectifs et répondre aux besoins commerciaux.

Cette formation en direct, animée par un formateur, en <lieu> (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent créer, déployer et gérer des flux de travail de Machine Learning sur Kubernetes.

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

• Installer et configurer Kubeflow en local et dans le cloud en utilisant AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Créer, déployer et gérer des flux de travail de ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter l'intégralité des pipelines de Machine Learning sur diverses architectures et environnements cloud.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des notebooks Jupyter.
• Développer des charges de travail pour l'entraînement de ML, le réglage des hyperparamètres et le déploiement sur plusieurs plateformes.

Cette formation en direct, dispensée par un formateur en <lieu> (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs souhaitant déployer des charges de travail de Machine Learning sur un serveur AWS EC2.

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

• Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et les autres logiciels nécessaires sur AWS.
• Utiliser EKS (Elastic Kubernetes Service) pour simplifier l'initialisation d'un cluster Kubernetes sur AWS.
• Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer des modèles ML en production.
• Entraîner et déployer des modèles ML TensorFlow sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
• Tirer parti d'autres services gérés par AWS pour étendre une application ML.

Kubeflow est une plateforme open source conçue pour simplifier la construction, la formation et le déploiement de charges de travail d'apprentissage automatique (machine learning) sur Kubernetes.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, s'adresse aux professionnels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent créer des flux de travail d'apprentissage automatique fiables à l'aide de Kubeflow.

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

• Explorer l'écosystème de Kubeflow et ses composants principaux.
• Construire des flux de travail reproductibles avec Kubeflow Pipelines.
• Exécuter des tâches de formation évolutives sur Kubernetes.
• Servir efficacement des modèles d'apprentissage automatique avec Kubeflow Serving.

Format du cours

• Présentations guidées et discussions collaboratives.
• Ateliers pratiques avec des composants Kubeflow réels.
• Exercices pratiques pour construire des flux de travail d'apprentissage automatique de bout en bout.

Options de personnalisation du cours

• Des versions personnalisées de cette formation peuvent être organisées pour correspondre au stack technologique et aux besoins de vos projets.

Cette formation en présentiel ou à distance, encadrée par un instructeur, est destinée aux développeurs et aux data scientists souhaitant concevoir, déployer et gérer des workflows de Machine Learning sur Kubernetes.

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

• Installer et configurer Kubeflow, que ce soit sur site (on-premise) ou dans le cloud.
• Concevoir, déployer et gérer des workflows ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines complets de Machine Learning sur diverses architectures et environnements cloud.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des notebooks Jupyter.
• Construire des charges de travail pour l'entraînement, le réglage des hyperparamètres et le déploiement de modèles ML sur plusieurs plateformes.

Cette formation en présentiel ou en ligne, dispensée par un formateur, s'adresse aux data scientists qui souhaitent aller au-delà de la création de modèles ML et optimiser les processus de création, de suivi et de déploiement des modèles ML.

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

• Installer et configurer MLflow ainsi que les bibliothèques et frameworks ML associés.
• Comprendre l'importance de la traçabilité, de la reproductibilité et du déploiement d'un modèle ML.
• Déployer des modèles ML sur différents clouds publics, plateformes ou serveurs en local.
• Évoluter le processus de déploiement ML pour permettre à plusieurs utilisateurs de collaborer sur un même projet.
• Mettre en place un registre centralisé afin d'expérimenter, de reproduire et de déployer des modèles ML.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs souhaitant utiliser le ML Kit de Google pour construire des modèles d'apprentissage automatique optimisés pour le traitement sur des appareils mobiles.

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

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

La correspondance de motifs est une technique utilisée pour localiser des motifs spécifiés dans une image. Elle permet de vérifier la présence de caractéristiques spécifiques dans une image capturée, par exemple une étiquette attendue sur un produit défectueux sur une ligne de production industrielle, ou les dimensions spécifiées d'un composant. Elle se distingue de la « Reconnaissance de motifs » (qui identifie des motifs généraux à partir de grands ensembles d'échantillons connexes), car elle définit explicitement ce que l'on recherche, puis indique si le motif attendu est présent ou non.

Format du cours

• Ce cours présente les approches, les technologies et les algorithmes utilisés dans le domaine de la correspondance de motifs dans le contexte de la vision par ordinateur industrielle.

Cette formation en direct, animée par un formateur, est dispensée Belgique (en ligne ou en présentiel). Elle s'adresse aux data scientists et aux ingénieurs logiciels souhaitant utiliser Random Forest pour concevoir des modèles d'apprentissage automatique sur de grands ensembles de données.

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

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

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, s'adresse aux analystes de données de niveau intermédiaire souhaitant apprendre à utiliser RapidMiner pour estimer et projeter des valeurs, ainsi qu'à exploiter des outils analytiques pour la prévision par série temporelle.

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

• Appliquer la méthodologie CRISP-DM, sélectionner les algorithmes d'apprentissage automatique appropriés, et améliorer la construction et les performances des modèles.
• Utiliser RapidMiner pour estimer et projeter des valeurs, et exploiter des outils analytiques pour la prévision par série temporelle.