Formation Détection de la fraude avec Python et TensorFlow

Ce cours intensif et pratique couvre les techniques avancées de Python, les meilleures pratiques d'ingénierie et les modèles de conception couramment utilisés pour construire des applications Python maintenables, testables et performantes. Il met l'accent sur les outils modernes, la typage statique, les modèles de concurrence, les modèles d'architecture et les workflows prêts pour la production.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs Python de niveau intermédiaire à avancé souhaitant adopter des pratiques et des modèles professionnels pour des systèmes Python de qualité production.

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

• Appliquer le typage Python, les dataclasses et le contrôle de type pour améliorer la fiabilité du code.
• Utiliser des modèles de conception et des principes d'architecture pour structurer des applications robustes.
• Mettre en œuvre correctement la concurrence et le parallélisme en utilisant asyncio et multiprocessing.
• Construire du code bien testé avec pytest, le test basé sur les propriétés et les pipelines CI.
• Profiler, optimiser et sécuriser les applications Python pour la production.
• Emballer, distribuer et déployer des projets Python en utilisant des outils modernes et des conteneurs.

Format du cours

• Cours interactifs et démonstrations courtes.
• Labs pratiques et exercices de codage chaque jour.
• Projet intégrateur final combinant modèles de conception, tests et déploiement.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée ou cibler un domaine spécifique (données, web ou infrastructure), veuillez nous contacter pour en discuter.

Ce cours enseigne des techniques d'ingénierie pratiques pour concevoir, développer, tester et déployer des systèmes agents (autonomes) à l'aide de Python. Il couvre la boucle agent, les intégrations d'outils, la gestion de la mémoire et de l'état, les modèles d'orchestration, les contrôles de sécurité et les considérations liées à la production.

Ce cours dirigé par un formateur, en direct (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs ML de niveau intermédiaire à avancé, aux développeurs IA et aux ingénieurs logiciels souhaitant construire des agents autonomes robustes et prêts pour la production en utilisant Python.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir et implémenter la boucle agent et les flux de prise de décision.
• Intégrer des outils externes et des API pour étendre les capacités des agents.
• Implémenter des architectures de mémoire à court et long terme pour les agents.
• Coordonner les orchestrations multi-étapes et la compositabilité des agents.
• Appliquer les meilleures pratiques en matière de sécurité, de contrôle d'accès et d'observabilité pour les agents déployés.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion.
• Travaux pratiques sur la construction d'agents avec Python et des SDK populaires.
• Exercices basés sur des projets produisant des prototypes déployables.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Plongez dans des approches pratiques de la Data Science et de l'IA avec Python — équipez les professionnels des compétences nécessaires pour explorer des données, construire des modèles d'apprentissage automatique et déployer des applications d'IA dans des contextes commerciaux ; Couvre les flux de travail CRISP-DM, l'analyse statistique, l'apprentissage supervisé et non supervisé, l'apprentissage profond avec TensorFlow, le traitement du langage naturel, le big data avec Spark, et la narration basée sur les données ; Idéal pour les débutants qui souhaitent obtenir une certification en Data Science avec Python et une formation analytique adaptée au monde professionnel.

L'intelligence artificielle avec Python consiste à développer des systèmes intelligents en utilisant l'écosystème étendu de bibliothèques d'IA et d'apprentissage automatique de Python.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site, s'adresse aux programmeurs Python de niveau intermédiaire souhaitant concevoir, implémenter et déployer des solutions d'IA avec Python.

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

• Mettre en œuvre des algorithmes d'IA à l'aide des bibliothèques principales d'IA de Python.
• Travailler avec des modèles d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
• Intégrer des solutions d'IA dans des applications et des flux de travail existants.
• Évaluer la performance des modèles et les optimiser pour la précision et l'efficacité.

Format du cours

• Cours interactifs et discussions.
• De nombreux exercices et mises en pratique.
• Mises en œuvre pratiques dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.

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.

Ce cours animé par un formateur dans Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs Python de niveau intermédiaire souhaitant améliorer leur expérience de développement Python avec AWS Cloud9.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer et paramétrer AWS Cloud9 pour le développement Python.
• Comprendre l'interface et les fonctionnalités de l'IDE AWS Cloud9.
• Écrire, déboguer et déployer des applications Python dans AWS Cloud9.
• Collaborer avec d'autres développeurs via la plateforme AWS Cloud9.
• Intégrer AWS Cloud9 avec d'autres services AWS pour des déploiements avancés.

Aperçu du cours

Cette formation pratique s'adresse aux professionnels issus du domaine de l'ingénierie des données souhaitant acquérir des compétences concrètes en intelligence artificielle, en Python et en modèles de langage de grande échelle (LLM). Le cours met l'accent sur des applications réelles, couvrant l'utilisation des modèles, l'ingénierie des prompts et la conception de solutions propulsées par l'IA. Les participants réaliseraont des exercices progressifs, passant des concepts fondamentaux à la création de flux de travail d'IA déployables.

Format de la formation

• Formation en présentiel en salle

• Sessions encadrées par un instructeur avec pratique guidée

• Discussions interactives et études de cas réelles

• Exercices pratiques quotidiens

Objectifs du cours

• Comprendre les concepts clés de l'IA et de l'apprentissage machine pertinents pour les applications modernes

• Renforcer les compétences en Python pour le développement d'IA et les workflows de données

• Apprendre le fonctionnement des grands modèles de langage et comment les utiliser efficacement

• Concevoir et optimiser les prompts pour obtenir des sorties fiables

• Construire des solutions d'IA complètes en utilisant des API et des frameworks

• Intégrer l'IA dans les pipelines d'ingénierie des données

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 présentiel ou à distance, animée par un formateur, s'adresse aux développeurs Python et aux analystes de données de niveau intermédiaire souhaitant perfectionner leurs compétences en analyse et manipulation de données à l'aide de Pandas et NumPy.

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

• Configurer un environnement de développement incluant Python, Pandas et NumPy.
• Créer une application d'analyse de données à l'aide de Pandas et NumPy.
• Réaliser des opérations avancées de nettoyage, de tri et de filtrage des données.
• Effectuer des agrégations et analyser des séries temporelles.
• Visualiser les données à l'aide de Matplotlib et d'autres bibliothèques de visualisation.
• Débugger et optimiser leur code d'analyse de données.

Cette formation en direct, animée par un formateur, dans Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux data scientists et développeurs de niveau intermédiaire souhaitant comprendre et appliquer des techniques d'apprentissage profond dans l'environnement Google Colab.

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

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour des projets d'apprentissage profond.
• Comprendre les fondamentaux des réseaux neuronaux.
• Implémenter des modèles d'apprentissage profond avec TensorFlow.
• Entraîner et évaluer des modèles d'apprentissage profond.
• Utiliser les fonctionnalités avancées de TensorFlow pour l'apprentissage profond.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs souhaitant utiliser la stack FARM (FastAPI, React et MongoDB) pour construire des applications web dynamiques, performantes et évolutives.

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

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire intégrant FastAPI, React et MongoDB.
• Comprendre les concepts clés, les fonctionnalités et les avantages de la stack FARM.
• Apprendre à construire des API REST avec FastAPI.
• Apprendre à concevoir des applications interactives avec React.
• Développer, tester et déployer des applications (front-end et back-end) en utilisant la stack FARM.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, est destinée aux développeurs souhaitant utiliser FastAPI avec Python pour construire, tester et déployer des APIs RESTful plus facilement et plus rapidement.

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

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour développer des APIs avec Python et FastAPI.
• Créer des APIs plus rapidement et plus simplement à l'aide de la bibliothèque FastAPI.
• Apprendre à créer des modèles de données et des schémas basés sur Pydantic et OpenAPI.
• Connecter des APIs à une base de données à l'aide de SQLAlchemy.
• Mettre en œuvre la sécurité et l'authentification dans les APIs en utilisant les outils de FastAPI.
• Construire des images de conteneurs et déployer des APIs web sur un serveur cloud.

Ce cours vise à acquérir une compétence générale dans l’application des méthodes d’apprentissage automatique en contexte professionnel. À l’aide du langage de programmation Python et de ses nombreuses bibliothèques, et basé sur de nombreux exemples pratiques, ce cours enseigne comment utiliser les éléments fondamentaux de l’apprentissage automatique, comment prendre des décisions concernant la modélisation des données, interpréter les sorties des algorithmes et valider les résultats.

Notre objectif est de vous donner les connaissances nécessaires pour comprendre et utiliser avec assurance les outils les plus essentiels de la boîte à outils de l’apprentissage automatique, tout en évitant les écueils courants des applications en sciences des données.

Cette formation en présentiel, animée par un formateur, dans <lieu> (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent utiliser TensorFlow 2.x pour créer des prédicteurs, des classificateurs, des modèles génératifs, des réseaux de neurones, etc.

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

• Installer et configurer TensorFlow 2.x.
• Comprendre les avantages de TensorFlow 2.x par rapport aux versions précédentes.
• Construire des modèles d'apprentissage profond.
• Implémenter un classificateur d'images avancé.
• Déployer un modèle d'apprentissage profond sur le cloud, les appareils mobiles et les dispositifs IoT.

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