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Plan du cours
Apprentissage supervisé : classification et régression
- Machine Learning dans Python : introduction à l'API scikit-learn
- régression linéaire et logistique
- machine à vecteur de support
- réseaux neuronaux
- forêt aléatoire
- Mise en place d'un pipeline d'apprentissage supervisé de bout en bout à l'aide de scikit-learn
- travailler avec des fichiers de données
- imputation des valeurs manquantes
- traitement des variables catégorielles
- visualisation des données
Python frameworks pour les applications d'intelligence artificielle :
- TensorFlow, Theano, Caffe et Keras
- l'IA à l'échelle avec Apache Spark : Mlib
Architectures de réseaux neuronaux avancés
- réseaux neuronaux convolutifs pour l'analyse d'images
- réseaux neuronaux récurrents pour les données structurées dans le temps
- la cellule de mémoire à long terme
Apprentissage non supervisé : regroupement, détection d'anomalies
- mise en œuvre de l'analyse en composantes principales avec scikit-learn
- mise en œuvre d'autoencodeurs dans Keras
Exemples pratiques de problèmes que l'IA peut résoudre (exercices pratiques utilisant les carnets Jupyter), par exemple
- l'analyse d'images
- la prévision de séries financières complexes, telles que les prix des actions,
- reconnaissance de formes complexes
- le traitement du langage naturel
- systèmes de recommandation
Comprendre les limites des méthodes d'IA : modes d'échec, coûts et difficultés courantes
- surajustement
- compromis biais/variance
- biais dans les données d'observation
- empoisonnement des réseaux neuronaux
Projet appliqué (facultatif)
Pré requis
Aucune condition particulière n'est requise pour participer à ce cours.
28 heures
Nos clients témoignent (2)
That it was applying real company data. Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete
Jimena Esquivel - Zakład Usługowy Hakoman Andrzej Cybulski
Formation - Applied AI from Scratch in Python
The trainer was a professional in the subject field and related theory with application excellently