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Plan du cours

Introduction et sélection du cas d’usage par équipe

  • Aperçu de l’IA dans les environnements industriels
  • Catégories de cas d’usage : qualité, maintenance, énergie, logistique
  • Formation des équipes et définition des objectifs du projet

Compréhension et préparation des données industrielles

  • Types de données industrielles : séries temporelles, données tabulaires, images, texte
  • Acquisition, nettoyage et prétraitement des données
  • Analyse exploratoire des données avec Pandas et Matplotlib

Sélection du modèle et prototypage

  • Choix entre régression, classification, clustering ou détection d’anomalies
  • Entraînement et évaluation des modèles avec Scikit-learn
  • Utilisation de TensorFlow ou PyTorch pour la modélisation avancée

Visualisation et interprétation des résultats

  • Création de tableaux de bord ou de rapports intuitifs
  • Interprétation des métriques de performance (précision, justesse, rappel)
  • Documentation des hypothèses et des limites

Simulation du déploiement et retour d’expérience

  • Simulation de scénarios de déploiement edge/cloud
  • Collecte des retours et amélioration des modèles
  • Stratégies d’intégration avec les opérations

Développement du projet final

  • Finalisation et test des prototypes d’équipe
  • Évaluation par les pairs et débogage collaboratif
  • Préparation de la présentation du projet et du résumé technique

Présentations des équipes et clôture

  • Présentation des concepts et des résultats des solutions d’IA
  • Réflexion de groupe et retours d’expérience
  • Feuille de route pour l’expansion des cas d’usage au sein de l’organisation

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des processus de fabrication ou industriels
  • Une expérience avec Python et les bases de l’apprentissage automatique
  • Une capacité à travailler avec des données structurées et non structurées

Public cible

  • Équipes pluridisciplinaires
  • Ingénieurs
  • Scientifiques des données
  • Professionnels de l’informatique
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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