Plan du cours

Aperçu de l'IA dans Python

  • Concepts clés et portée de l'IA
  • Bibliothèques Python pour le développement IA
  • Structure et workflow des projets d'IA

Préparation des Données pour l'IA

  • Nettoyage, transformation et ingénierie des caractéristiques des données
  • Gestion des données manquantes et déséquilibrées
  • Echelle des caractéristiques et encodage

Téchniques Supervised Learning

  • Algorithmes de régression et classification
  • Méthodes ensemblistes : Random Forest, Gradient Boosting
  • Ajustement des hyperparamètres et validation croisée

Téchniques Unsupervised Learning

  • Methodes de clustering : K-Means, DBSCAN, clustering hiérarchique
  • Réduction de dimensionnalité : PCA, t-SNE
  • Cas d'utilisation pour l'apprentissage non supervisé

Neural Networks et Deep Learning

  • Introduction à TensorFlow et Keras
  • Conception et formation des réseaux neuronaux feedforward
  • Optimisation de la performance du réseau neuronal

Reinforcement Learning (Introduction)

  • Concepts fondamentaux d'agents, environnements et récompenses
  • Mise en œuvre des algorithmes de base de l'apprentissage par renforcement
  • Applications de l'apprentissage par renforcement

Déploiement des Modèles d'IA

  • Sauvegarde et chargement des modèles formés
  • Intégration des modèles dans les applications via API
  • Surveillance et maintenance des systèmes IA en production

Résumé et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Compréhension solide des fondamentaux de la programmation Python
  • Expérience avec les bibliothèques d'analyse de données telles que NumPy et pandas
  • Connaissances de base sur les concepts et algorithmes d'apprentissage automatique

Public cible

  • Développeurs logiciels visant à développer leurs compétences en développement AI
  • Analystes de données cherchant à appliquer les techniques d'IA sur des jeux de données complexes
  • Professionnels R&D construisant des applications alimentées par l'IA
 35 Heures

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