Formation Apprentissage automatique et IA avec ML.NET

Cette formation en direct, animée par un instructeur en Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux data scientists et aux ingénieurs logiciels souhaitant utiliser AdaBoost pour concevoir des algorithmes de boosting en apprentissage automatique avec Python.

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

• Configurer l'environnement de développement nécessaire au début de la conception de modèles d'apprentissage automatique avec AdaBoost.
• Comprendre l'approche d'apprentissage par ensembles et savoir comment implémenter le boosting adaptatif.
• Savoir comment construire des modèles AdaBoost pour améliorer les performances des algorithmes d'apprentissage automatique en Python.
• Utiliser le réglage des hyperparamètres afin d'augmenter la précision et les performances des modèles AdaBoost.

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, 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.

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.

Cette formation en présentiel ou en ligne animée par un instructeur à Belgique s'adresse aux scientifiques des données, aux analystes de données et aux développeurs souhaitant explorer les produits et fonctionnalités d'AutoML afin de créer et déployer des modèles d'entraînement ML personnalisés avec un effort minimal.

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

• Explorer la gamme de produits AutoML pour mettre en œuvre différents services pour divers types de données.
• Préparer et étiqueter des ensembles de données afin de créer des modèles ML personnalisés.
• Entraîner et gérer des modèles pour produire des modèles d'apprentissage automatique précis et équitables.
• Effectuer des prédictions à l'aide de modèles entraînés pour atteindre les objectifs et répondre aux besoins commerciaux.

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 à distance, encadrée par un instructeur, est destinée aux développeurs et aux data scientists souhaitant concevoir, déployer et gérer des workflows de Machine Learning sur Kubernetes.

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

• Installer et configurer Kubeflow, que ce soit sur site (on-premise) ou dans le cloud.
• Concevoir, déployer et gérer des workflows ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines complets de Machine Learning sur diverses architectures et environnements cloud.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des notebooks Jupyter.
• Construire des charges de travail pour l'entraînement, le réglage des hyperparamètres et le déploiement de modèles ML sur plusieurs plateformes.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs souhaitant utiliser le ML Kit de Google pour construire des modèles d'apprentissage automatique optimisés pour le traitement sur des appareils mobiles.

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

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour commencer à développer des fonctionnalités d'apprentissage automatique pour des applications mobiles.
• Intégrer de nouvelles technologies d'apprentissage automatique dans les applications Android et iOS à l'aide des APIs du ML Kit. 
• Améliorer et optimiser les applications existantes en utilisant le SDK du ML Kit pour le traitement et le déploiement sur l'appareil.

Cette formation en direct, animée par un formateur, est dispensée Belgique (en ligne ou en présentiel). Elle s'adresse aux data scientists et aux ingénieurs logiciels souhaitant utiliser Random Forest pour concevoir des modèles d'apprentissage automatique sur de grands ensembles de données.

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

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour commencer à créer des modèles d'apprentissage automatique avec Random Forest.
• Comprendre les avantages de Random Forest et savoir comment l'implémenter pour résoudre des problèmes de classification et de régression.
• Apprendre à gérer de grands ensembles de données et à interpréter les multiples arbres de décision dans Random Forest.
• Évaluer et optimiser les performances des modèles d'apprentissage automatique en ajustant les hyperparamètres.

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.