Formation Apache Airflow pour la Data Science : Automatiser les pipelines d'apprentissage automatique

Ce cours porte sur l'IA (en mettant l'accent sur l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond) dans l'industrie automobile. Il aide à déterminer quelles technologies peuvent (éventuellement) être utilisées dans diverses situations à bord d'un véhicule, allant de l'automatisation simple et la reconnaissance d'images jusqu'à la prise de décision autonome.

Explorer les fondements de l'intelligence artificielle révèle comment la technologie intelligente transforme la stratégie numérique, l'automatisation et la prise de décision au sein des opérations des entreprises. Examine les concepts de base couvrant l'histoire de l'IA, les cadres de résolution de problèmes, la représentation des connaissances, le raisonnement sous incertitude et les paradigmes d'apprentissage automatique, ainsi que la communication, la perception et l'action autonome. Guide les dirigeants et les architectes dans l'évaluation des opportunités de transformation pilotées par l'IA, l'analyse des tendances technologiques émergentes et l'intégration de solutions intelligentes pratiques pour accélérer l'agilité des affaires.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur à Belgique s'adresse aux biologistes souhaitant comprendre le fonctionnement d'AlphaFold et utiliser les modèles AlphaFold comme guides dans leurs études expérimentales.

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

• Comprendre les principes fondamentaux d'AlphaFold.
• Apprendre comment AlphaFold fonctionne.
• Apprendre à interpréter les prédictions et les résultats d'AlphaFold.

Un réseau neuronal artificiel est un modèle de données computationnel utilisé dans le développement de systèmes d'intelligence artificielle (IA) capables d'effectuer des tâches « intelligentes ». Les réseaux neuronaux sont couramment utilisés dans les applications d'apprentissage automatique (ML), qui constituent elles-mêmes une implémentation de l'IA. L'apprentissage profond (Deep Learning) est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique.

Ce cours d'IA appliquée à partir de zéro en Python permet aux programmeurs et aux analystes de données d'acquérir des techniques fondamentales pour concevoir des solutions de machine learning à partir des bases en utilisant Python. Il couvre les principes clés de l'apprentissage supervisé (classification et régression), de l'apprentissage non supervisé (regroupement et détection d'anomalies) ainsi que des architectures avancées de réseaux neuronaux. Le cours passe en revue des méthodes éprouvées pour utiliser scikit-learn, Apache Spark MLlib et les notebooks Jupyter dans le développement pratique d'IA. Il aide les professionnels à mettre en œuvre des modèles de ML concrets, à évaluer les limites des algorithmes et à réaliser des projets appliqués pour résoudre des problèmes du monde réel.

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, encadrée par un formateur, en Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant approfondir leur compréhension de la vision par ordinateur et explorer les capacités de TensorFlow pour développer des modèles de vision sophistiqués en utilisant Google Colab.

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

• Créer et entraîner des réseaux de neurones convolutifs (CNN) en utilisant TensorFlow.
• Tirer parti de Google Colab pour un développement de modèles cloud évolutif et efficace.
• Mettre en œuvre des techniques de prétraitement d'images pour les tâches de vision par ordinateur.
• Déployer des modèles de vision par ordinateur pour des applications réelles.
• Utiliser l'apprentissage par transfert pour améliorer les performances des modèles CNN.
• Visualiser et interpréter les résultats des modèles de classification d'images.

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.

L'apprentissage par renforcement profond (Deep Reinforcement Learning, DRL) associe les principes de l'apprentissage par renforcement aux architectures d'apprentissage profond pour permettre aux agents de prendre des décisions grâce à leur interaction avec leur environnement. Il est à la base de nombreuses avancées modernes en intelligence artificielle, telles que les véhicules autonomes, le contrôle robotique, le trading algorithmique et les systèmes de recommandation adaptatifs. Le DRL permet à un agent artificiel d'apprendre des stratégies, d'optimiser des politiques et de prendre des décisions autonomes sur la base d'apprentissages par essai-erreur et de récompenses.

Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et aux data scientists de niveau intermédiaire souhaitant apprendre et mettre en œuvre des techniques d'apprentissage par renforcement profond pour construire des agents intelligents capables de prendre des décisions autonomes dans des environnements complexes.

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

• Comprendre les fondements théoriques et les principes mathématiques de l'apprentissage par renforcement.
• Implémenter les principaux algorithmes d'apprentissage par renforcement, tels que l'apprentissage Q, les gradients de politique et les méthodes Actor-Critic.
• Construire et entraîner des agents d'apprentissage par renforcement profond en utilisant TensorFlow ou PyTorch.
• Appliquer le DRL à des applications réelles telles que les jeux, la robotique et l'optimisation des décisions.
• Diagnostiquer, visualiser et optimiser les performances d'entraînement à l'aide d'outils modernes.

Format du cours

• Conférence interactive et discussions guidées.
• Exercices pratiques et mises en œuvre concrètes.
• Démonstrations de codage en direct et applications basées sur des projets.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une version personnalisée de ce cours (par exemple, en utilisant PyTorch au lieu de TensorFlow), veuillez nous contacter afin de l'organiser.

Cette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs intermédiaires, aux scientifiques des données et aux praticiens de l'IA qui souhaitent exploiter TensorFlow Lite pour des applications d'IA en périphérie.

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

• Comprendre les fondamentaux de TensorFlow Lite et son rôle dans l'IA en périphérie.
• Développer et optimiser des modèles d'IA en utilisant TensorFlow Lite.
• Déployer des modèles TensorFlow Lite sur divers appareils en périphérie.
• Utiliser des outils et techniques pour la conversion et l'optimisation des modèles.
• Implémenter des applications pratiques d'IA en périphérie en utilisant TensorFlow Lite.

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 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.

Ce cours commence par vous apporter des connaissances conceptuelles sur les réseaux de neurones et, de manière plus générale, sur les algorithmes d'apprentissage automatique et l'apprentissage profond (algorithmes et applications).

La partie 1 (40 %) de cette formation met davantage l'accent sur les fondamentaux, tout en vous aidant à choisir la technologie appropriée : TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

La partie 2 (20 %) de cette formation introduit Theano, une bibliothèque Python qui facilite l'écriture de modèles d'apprentissage profond.

La partie 3 (40 %) de la formation repose largement sur TensorFlow, l'API de la bibliothèque open source de Google dédiée à l'apprentissage profond. Les exemples et les exercices pratiques seront tous réalisés avec TensorFlow.

Public cible

Ce cours s'adresse aux ingénieurs souhaitant utiliser TensorFlow pour leurs projets d'apprentissage profond.

À l'issue de ce cours, les participants seront capables de :

• avoir une bonne compréhension des réseaux neuronaux profonds (DNN), des CNN et des RNN
• comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de TensorFlow
• effectuer l'installation, la configuration et les tâches liées à l'environnement de production et à l'architecture
• évaluer la qualité du code, effectuer du débogage et de la surveillance
• implémenter des fonctionnalités avancées de type production, telles que l'entraînement de modèles, la construction de graphes et la journalisation

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, Belgique s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant explorer les techniques les plus récentes de compréhension des modèles d'intelligence artificielle (XAI) pour les modèles de deep learning, avec un accent particulier sur la conception de systèmes d'IA interprétables.

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

• Comprendre les défis liés à la compréhension des modèles de deep learning.
• Mettre en œuvre des techniques avancées de compréhension pour les réseaux neuronaux.
• Interpréter les décisions prises par les modèles de deep learning.
• Évaluer les compromis entre performance et transparence.