Formation Machine Learning en Bruges

Cette formation animée par un instructeur à Bruges (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels de niveau débutant souhaitant comprendre le concept des modèles pré-entraînés et apprendre à les appliquer pour résoudre des problèmes concrets sans avoir à construire des modèles à partir de zéro.

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

• Comprendre le concept et les avantages des modèles pré-entraînés.
• Explorer diverses architectures de modèles pré-entraînés et leurs cas d'utilisation.
• Ajuster finement un modèle pré-entraîné pour des tâches spécifiques.
• Intégrer des modèles pré-entraînés dans de simples projets d'apprentissage automatique.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur, dans Bruges 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 présentiel ou en ligne, encadrée par un formateur, dans Bruges s'adresse aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire, aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux architectes systèmes qui souhaitent optimiser les modèles d'IA pour un déploiement edge.

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

• Comprendre les défis et les exigences liés au déploiement de modèles d'IA sur des appareils edge.
• Appliquer des techniques de compression de modèles pour réduire la taille et la complexité des modèles d'IA.
• Utiliser des méthodes de quantification pour améliorer l'efficacité des modèles sur le matériel edge.
• Mettre en œuvre le pruning (élagage) et d'autres techniques d'optimisation pour améliorer les performances des modèles.
• Déployer des modèles d'IA optimisés sur divers appareils edge.

Cette formation en direct, dispensée par un formateur, à Bruges (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs, data scientists et passionnés de technologie de niveau intermédiaire souhaitant acquérir des compétences pratiques pour déployer des modèles d'IA sur des appareils en périphérie dans diverses applications.

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

• Comprendre les principes de l'IA en périphérie et ses avantages.
• Mettre en place et configurer l'environnement de calcul en périphérie.
• Développer, entraîner et optimiser des modèles d'IA pour un déploiement en périphérie.
• Mettre en œuvre des solutions d'IA pratiques sur des appareils en périphérie.
• Évaluer et améliorer les performances des modèles déployés en périphérie.
• Prendre en compte les aspects éthiques et de sécurité dans les applications d'IA en périphérie.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur à Bruges, s'adresse aux ingénieurs en IA et aux scientifiques des données de niveau avancé disposant d'une expérience intermédiaire à avancée, qui souhaitent améliorer les performances des modèles DeepSeek, réduire la latence et déployer des solutions d'IA de manière efficace en utilisant les pratiques modernes de MLOps.

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

• Optimiser les modèles DeepSeek pour l'efficacité, la précision et la évolutivité.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour le MLOps et le versionnement des modèles.
• Déployer les modèles DeepSeek sur des infrastructures cloud et sur site.
• Surveiller, maintenir et mettre à l'échelle les solutions d'IA de manière efficace.

MLOps sur Kubernetes est un cadre de travail visant à automatiser l'entraînement, la validation, l'emballage et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique (machine learning) à l'aide de pipelines conteneurisés et de workflows GitOps.

Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux praticiens de niveau intermédiaire souhaitant construire des pipelines MLOps automatisés et évolutifs sur Kubernetes.

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

• Concevoir des pipelines CI/CD de bout en bout pour le machine learning.
• Mettre en œuvre des workflows GitOps pour le déploiement et le versioning des modèles.
• Automatiser l'entraînement, les tests et l'emballage des modèles ML.
• Intégrer des stratégies de surveillance, d'alerte et de retour arrière (rollback).

Format de la formation

• Présentations guidées par l'instructeur et plongées techniques approfondies.
• Exercices pratiques permettant de construire des workflows CI/CD réels.
• Pratique en laboratoire en direct pour le déploiement de charges de travail ML sur Kubernetes.

Options de personnalisation de la formation

• Les organisations peuvent demander un contenu personnalisé aligné sur leurs outils MLOps internes et leur infrastructure.

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.

TinyML consiste à déployer des modèles d'apprentissage automatique optimisés sur des appareils périphériques aux ressources limitées.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, s'adresse aux professionnels techniques de niveau avancé souhaitant concevoir, optimiser et déployer des pipelines TinyML complets.

À l'issue de cette formation, les participants sauront :

• Collecter, préparer et gérer des jeux de données pour des applications TinyML.
• Entraîner et optimiser des modèles pour des microcontrôleurs à faible consommation.
• Convertir les modèles en formats légers adaptés aux appareils périphériques.
• Déployer, tester et surveiller des applications TinyML sur du matériel réel.

Format de la formation

• Conférences guidées par le formateur et discussions techniques.
• Ateliers pratiques et expérimentations itératives.
• Déploiement concret sur des plateformes basées sur des microcontrôleurs.

Options de personnalisation de la formation

• Pour personnaliser la formation avec des chaînes d'outils spécifiques, des cartes matérielles ou des processus internes, veuillez nous contacter pour en convenir.

Cette formation en direct avec instructeur à Bruges (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 direct, animée par un instructeur, est disponible en Bruges (en ligne ou sur site) et s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant maîtriser les technologies sous-jacentes aux systèmes autonomes.

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

• Concevoir et implémenter des modèles d'IA pour la prise de décision autonome.
• Développer des algorithmes de contrôle pour la navigation autonome et l'évitement d'obstacles.
• Assurer la sécurité et la fiabilité des systèmes autonomes propulsés par l'IA.
• Intégrer les systèmes autonomes aux frameworks de robotique et d'IA existants.

Cette formation en direct, encadrée par un formateur, en Bruges (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.

TinyML désigne une approche consistant à déployer des modèles d'apprentissage automatique sur des appareils à faible consommation et aux ressources limités, fonctionnant à la périphérie du réseau.

Cette formation en présentiel ou en ligne, encadrée par un formateur, s'adresse aux professionnels avancés souhaitant sécuriser leurs pipelines TinyML et mettre en œuvre des techniques de préservation de la confidentialité dans les applications d'intelligence artificielle périphérique (edge AI).

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

• Identifier les risques de sécurité spécifiques à l'inférence TinyML sur appareil.
• Mettre en place des mécanismes de préservation de la confidentialité pour les déploiements d'IA en périphérie.
• Durcir les modèles TinyML et les systèmes embarqués contre les menaces adversariales.
• Appliquer les meilleures pratiques pour la gestion sécurisée des données dans des environnements contraints.

Format du cours

• Conférences interactives appuyées par des discussions guidées par des experts.
• Exercices pratiques mettant l'accent sur des scénarios de menace concrets.
• Implémentation pratique en utilisant des outils de sécurité embarquée et de TinyML.

Options de personnalisation du cours

• Les organisations peuvent demander une version adaptée de cette formation pour l'aligner sur leurs besoins spécifiques en matière de sécurité et de conformité.

Cette formation en direct animée par un formateur à Bruges (en ligne ou sur site) s'adresse à des professionnels de niveau avancé souhaitant approfondir leurs connaissances sur les modèles d'apprentissage automatique, améliorer leurs compétences en optimisation des hyperparamètres et apprendre à déployer efficacement des modèles avec Google Colab.

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

• Implémenter des modèles d'apprentissage automatique avancés à l'aide de frameworks populaires tels que Scikit-learn et TensorFlow.
• Optimiser les performances des modèles grâce au réglage des hyperparamètres.
• Déployer des modèles d'apprentissage automatique dans des applications réelles en utilisant Google Colab.
• Collaborer et gérer des projets d'apprentissage automatique à grande échelle dans Google Colab.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, est dispensée à Bruges et s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant appliquer des techniques d'IA pour optimiser la gestion du rendement dans la fabrication de semi-conducteurs.

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

• Analyser les données de production pour identifier les facteurs influençant les taux de rendement.
• Mettre en œuvre des algorithmes d'IA pour améliorer les processus de gestion du rendement.
• Optimiser les paramètres de production afin de réduire les défauts et améliorer les rendements.
• Intégrer la gestion du rendement pilotée par l'IA dans les flux de travail de production existants.

Cette formation en direct animée par un instructeur à Bruges (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels des affaires et de l'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer l'apprentissage automatique dans les affaires, la prévision et les systèmes basés sur l'IA à l'aide d'études de cas réelles et d'outils basés sur Python.

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

• Comprendre comment l'apprentissage automatique s'insère dans l'IA et la stratégie commerciale.
• Appliquer des techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé à des problèmes commerciaux structurés.
• Prétraiter et transformer les données pour la modélisation.
• Utiliser des réseaux neuronaux pour des tâches de classification et de prédiction.
• Effectuer des prévisions de ventes en utilisant des méthodes statistiques et basées sur le ML.
• Mettre en œuvre le clustering et l'extraction de règles d'association pour la segmentation client et la découverte de motifs.

Cette formation en direct animée par un formateur à Bruges (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant appliquer des techniques de maintenance prédictive basées sur l'IA dans la fabrication de semi-conducteurs pour améliorer l'efficacité de la production et réduire les pannes inattendues des équipements.

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

• Mettre en œuvre des modèles d'IA pour prédire les pannes d'équipement dans la fabrication de semi-conducteurs.
• Analyser les données de maintenance pour identifier les motifs et tendances indiquant des problèmes potentiels.
• Intégrer la maintenance prédictive pilotée par l'IA dans les flux de travail de fabrication existants.
• Réduire les temps d'arrêt et les coûts de maintenance grâce à une gestion proactive des équipements.

Cette formation en direct, animée par un instructeur à Bruges (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent appliquer des techniques d'IA de pointe à l'automatisation de la conception de semi-conducteurs, afin d'améliorer l'efficacité, la précision et l'innovation dans la conception et la vérification des puces.

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

• Appliquer des techniques avancées d'IA pour optimiser les processus de conception des semi-conducteurs.
  
• Intégrer des modèles d'apprentissage automatique dans les outils EDA pour améliorer la vérification de la conception.
  
• Développer des solutions pilotées par l'IA pour relever des défis complexes de conception lors de la fabrication des puces.
  
• Tirer parti des réseaux neuronaux pour améliorer la précision et la rapidité de l'automatisation de la conception.
  

Cette formation en direct, animée par un formateur, dans Bruges (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 formateur, à Bruges (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant comprendre et appliquer les techniques d'IA pour optimiser les processus de fabrication des semi-conducteurs.

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

• Comprendre les méthodologies d'IA pour l'optimisation des processus dans la fabrication de puces.
• Mettre en œuvre des modèles d'IA afin d'améliorer le rendement et de réduire les défauts.
• Analyser les données de process pour identifier les paramètres clés à optimiser.
• Appliquer des techniques d'apprentissage automatique pour affiner les processus de fabrication des semi-conducteurs.

Cette formation en direct avec un instructeur en Bruges (en ligne ou sur site) s'adresse à des participants de niveau intermédiaire souhaitant automatiser et gérer des workflows d'apprentissage automatique, incluant l'entraînement des modèles, la validation et le déploiement à l'aide d'Apache Airflow.

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

• Configurer Apache Airflow pour l'orchestration de workflows d'apprentissage automatique.
• Automatiser le prétraitement des données, l'entraînement des modèles et les tâches de validation.
• Intégrer Airflow avec des frameworks et des outils d'apprentissage automatique.
• Déployer des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de pipelines automatisés.
• Surveiller et optimiser les workflows d'apprentissage automatique en production.

Cette formation en direct, animée par un instructeur, en Bruges (en ligne ou sur site), s'adresse aux data scientists et développeurs de niveau intermédiaire souhaitant appliquer efficacement des algorithmes d'apprentissage automatique grâce à 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 automatique.
• Comprendre et appliquer divers algorithmes d'apprentissage automatique.
• Utiliser des bibliothèques telles que Scikit-learn pour analyser et prédire des données.
• Implémenter des modèles d'apprentissage supervisé et non supervisé.
• Optimiser et évaluer efficacement les modèles d'apprentissage automatique.

Le TinyML est la pratique consistant à déployer des modèles d'apprentissage automatique sur un matériel très contraint en ressources.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, s'adresse aux praticiens avancés souhaitant optimiser les modèles TinyML pour un déploiement à faible latence et à faible encombrement mémoire sur des appareils embarqués.

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

• Appliquer des techniques de quantification, d'élagage et de compression pour réduire la taille des modèles sans compromettre la précision.
• Évaluer les modèles TinyML en termes de latence, de consommation mémoire et d'efficacité énergétique.
• Mettre en œuvre des pipelines d'inférence optimisés sur des microcontrôleurs et des appareils edge.
• Évaluer les compromis entre performance, précision et contraintes matérielles.

Format de la formation

• Présentations animées par le formateur, soutenues par des démonstrations techniques.
• Exercices pratiques d'optimisation et tests comparatifs de performances.
• Mise en œuvre pratique de pipelines TinyML dans un environnement de laboratoire contrôlé.

Options de personnalisation de la formation

• Pour une formation adaptée à des plateformes matérielles spécifiques ou à des processus internes, veuillez nous contacter afin de personnaliser le programme.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, Bruges 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.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur dans Bruges, s'adresse aux professionnels de niveau débutant souhaitant comprendre et appliquer les technologies de l'IA au sein de l'industrie de la fabrication des semi-conducteurs.

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

• Comprendre les principes fondamentaux de l'IA et leur application à la fabrication des semi-conducteurs.
• Identifier les domaines de la fabrication des semi-conducteurs où l'IA peut être mise en œuvre efficacement.
• Utiliser des outils et techniques d'IA pour améliorer l'efficacité de la production et le contrôle de la qualité.
• Mettre en œuvre des modèles d'IA de base afin d'optimiser les processus de fabrication.

Docker est une plateforme de conteneurisation utilisée pour créer des environnements reproductibles, portables et évolutifs pour les systèmes de ML.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels techniques de niveau intermédiaire à avancé souhaitant conteneuriser et opérationnaliser des pipelines ML complets à l'aide de Docker.

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

• Conteneuriser les charges de travail d'entraînement, de validation et d'inférence du ML.
• Concevoir et orchestrer des pipelines ML de bout en bout en utilisant Docker et des outils compatibles.
• Mettre en œuvre le versionnement, la reproductibilité et les pratiques CI/CD pour les composants ML.
• Déployer, surveiller et mettre à l'échelle les services ML dans des environnements conteneurisés.

Format de la formation

• Cours interactifs appuyés de démonstrations pratiques.
• Exercices pratiques axés sur la création de composants réels de pipelines ML.
• Mise en œuvre en laboratoire en direct pour des flux de travail conteneurisés de bout en bout.

Options de personnalisation de la formation

• Pour une formation personnalisée adaptée à des besoins spécifiques d'infrastructure ML, veuillez nous contacter pour discuter des options.

Cette formation en direct, animée par un instructeur, en Bruges (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux data scientists et aux développeurs souhaitant utiliser les modèles d'apprentissage automatique ML.NET pour déduire automatiquement des projections à partir d'analyses de données exécutées pour des applications d'entreprise.

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

• Installer ML.NET et l'intégrer à l'environnement de développement d'applications.
• Comprendre les principes de l'apprentissage automatique derrière les outils et algorithmes ML.NET.
• Construire et entraîner des modèles d'apprentissage automatique pour effectuer des prédictions de manière intelligente avec les données fournies.
• Évaluer les performances d'un modèle d'apprentissage automatique en utilisant les métriques ML.NET.
• Optimiser la précision des modèles d'apprentissage automatique existants sur la base du framework ML.NET.
• Appliquer les concepts d'apprentissage automatique de ML.NET à d'autres applications de science des données.

Cette formation dirigée par un instructeur, dispensée à Bruges (en présentiel ou à distance), s'adresse aux professionnels des données de niveau intermédiaire souhaitant appliquer les techniques d'apprentissage automatique à des problématiques commerciales basées sur les données, y compris la prévision des ventes et la modélisation prédictive à l'aide de réseaux de neurones.

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

• Comprendre les concepts fondamentaux et les types d'apprentissage automatique.
• Appliquer des algorithmes clés pour la classification, la régression, le clustering et l'analyse des associations.
• Réaliser des analyses exploratoires des données et les préparer à l'aide de Python.
• Utiliser des réseaux de neurones pour des tâches de modélisation non linéaire.
• Mettre en œuvre l'analyse prédictive pour la prévision commerciale, notamment sur les données de ventes.
• Évaluer et optimiser la performance des modèles à l'aide de techniques visuelles et statistiques.

Cette formation en présentiel, animée par un instructeur, en <lieu> (en ligne ou sur site), s'adresse aux data scientists, ingénieurs en apprentissage automatique, chercheurs en apprentissage profond et experts en vision par ordinateur de niveau intermédiaire à avancé, souhaitant élargir leurs connaissances et compétences dans le domaine de la génération d'images à partir de texte via l'apprentissage profond.

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

• Comprendre les architectures et techniques avancées d'apprentissage profond pour la génération d'images à partir de texte.
• Implémenter des modèles complexes et des optimisations pour la synthèse d'images de haute qualité.
• Optimiser les performances et l'évolutivité pour de grands ensembles de données et des modèles complexes.
• Régler les hyperparamètres afin d'améliorer les performances et la généralisation des modèles.
• Intégrer Stable Diffusion avec d'autres frameworks et outils d'apprentissage profond.

Cette formation en direct avec instructeur en Bruges (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de la cybersécurité de niveau intermédiaire à avancé souhaitant perfectionner leurs compétences en matière de détection des menaces et de réponse aux incidents basées sur l'IA.

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

• Implémenter des algorithmes d'IA avancés pour la détection des menaces en temps réel.
• Personnaliser les modèles d'IA pour des défis spécifiques de cybersécurité.
• Développer des flux de travail automatisés pour la réponse aux menaces.
• Sécuriser les outils de sécurité pilotés par l'IA contre les attaques adversariales.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, est destinée aux ingénieurs systèmes embarqués de niveau intermédiaire et aux développeurs d'IA qui souhaitent déployer des modèles d'apprentissage automatique sur des microcontrôleurs en utilisant TensorFlow Lite et Edge Impulse.

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

• Comprendre les principes de base de TinyML et ses avantages pour les applications d'IA edge.
• Configurer un environnement de développement pour les projets TinyML.
• Entraîner, optimiser et déployer des modèles d'IA sur des microcontrôleurs à faible consommation.
• Utiliser TensorFlow Lite et Edge Impulse pour mettre en œuvre des applications TinyML réelles.
• Optimiser les modèles d'IA pour l'efficacité énergétique et les contraintes de mémoire.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à Bruges (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de la cybersécurité de niveau débutant souhaitant apprendre à exploiter l'IA pour améliorer leurs capacités de détection et de réponse aux menaces.

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

• Comprendre les applications de l'IA dans la cybersécurité.
• Implémenter des algorithmes d'IA pour la détection des menaces.
• Automatiser la réponse aux incidents avec des outils d'IA.
• Intégrer l'IA dans les infrastructures existantes de cybersécurité.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur à Bruges 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.

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.

Cette formation pratique (en ligne ou en présentiel) est destinée aux data scientists, aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux chercheurs en vision par ordinateur qui souhaitent exploiter Stable Diffusion pour générer des images de haute qualité pour une variété de cas d'usage.

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

• Comprendre les principes de Stable Diffusion et son fonctionnement pour la génération d'images.
• Construire et entraîner des modèles Stable Diffusion pour des tâches de génération d'images.
• Appliquer Stable Diffusion à divers scénarios de génération d'images, tels que l'inpainting, l'outpainting et la traduction d'image à image.
• Optimiser les performances et la stabilité des modèles Stable Diffusion.

Cette formation en direct, animée par un formateur à Bruges (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs et aux data scientists débutants souhaitant comprendre les fondamentaux du TinyML, en explorer les applications et déployer des modèles d'IA sur des microcontrôleurs.

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

• Comprendre les fondamentaux du TinyML et son importance.
• Déployer des modèles d'IA légers sur des microcontrôleurs et des appareils edge.
• Optimiser et affiner des modèles d'apprentissage automatique pour une consommation d'énergie réduite.
• Appliquer le TinyML à des cas d'utilisation réels tels que la reconnaissance de gestes, la détection d'anomalies et le traitement audio.

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.

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.

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.

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.

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.

Ce programme de 8 jours propose un parcours complet, partant de solides fondements en ingénierie Python pour aboutir à la conception avancée de systèmes d'IA. Les participants développeront des pratiques de codage rigoureuses, maîtriseront les méthodes d'apprentissage statistique et profond, et construiront des systèmes génératifs et basés sur des agents prêts pour la production. L'accent est mis sur la fiabilité, l'évaluation, la sécurité et le déploiement en conditions réelles, plutôt que sur la simple expérimentation.

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.

Rehaussez vos compétences en science des données grâce à ce cours de formation complet en apprentissage automatique, couvrant les algorithmes fondamentaux tels que Naïve Bayes, les arbres de décision, les réseaux de neurones, les machines à vecteurs de soutien (SVM) et les techniques de clustering. Acquérez une expérience pratique des fondements théoriques et de leur application concrète à travers des exemples tirés de la réalité. Idéal pour les analystes de données, les ingénieurs logiciels, les passionnés d'intelligence artificielle et les professionnels des affaires souhaitant mettre en œuvre des solutions d'apprentissage automatique. Maîtrisez les métriques de performance de classification, la validation croisée, le compromis biais-variance et les fondamentaux du deep learning afin de construire des modèles prédictifs robustes.

Cette formation en direct, dispensée par un formateur à Bruges (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, animée par un formateur à Bruges (en ligne ou sur site), s'adresse aux data scientists qui souhaitent utiliser TensorFlow pour analyser des données potentielles de fraude.

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

• Créer un modèle de détection de la fraude en Python et avec TensorFlow.
• Construire des régressions linéaires et des modèles de régression linéaire pour prédire la fraude.
• Développer une application d'intelligence artificielle de bout en bout pour analyser les données de fraude.

L'apprentissage automatique (machine learning) est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs sont capables d'apprendre sans être explicitement programmés.

L'apprentissage profond (deep learning) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui utilise des méthodes basées sur l'apprentissage de représentations et de structures de données, telles que les réseaux de neurones.

Python est un langage de programmation de haut niveau célèbre pour sa syntaxe claire et la lisibilité de son code.

Lors de cette formation en présentiel dirigée par un instructeur, les participants apprendront à implémenter des modèles d'apprentissage profond pour les télécommunications en utilisant Python, tout en concevant un modèle de risque de crédit basé sur l'apprentissage profond.

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

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage profond.
• Connaître les applications et utilisations de l'apprentissage profond dans le secteur des télécommunications.
• Utiliser Python, Keras et TensorFlow pour créer des modèles d'apprentissage profond destinés aux télécommunications.
• Construire leur propre modèle de prédiction de l'attrition client (churn) basé sur l'apprentissage profond en utilisant Python.

Format du cours

• Conférences interactives et débats.
• De nombreux exercices et mises en pratique.
• Mise en œuvre concrète dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour convenir des détails.

Cette formation pratique, animée par un formateur, est conçue comme une suite naturelle du cours Python pour l'analyse de données.

Elle introduit les participants aux concepts fondamentaux du Machine Learning et montre comment ceux-ci peuvent être appliqués directement à des tâches d'analyse de données telles que la prédiction, la classification et la segmentation.

L'accent est mis sur la compréhension du fonctionnement pratique du Machine Learning, en utilisant des outils familiers tels que Python, Pandas et Jupyter Notebook, sans nécessiter de connaissances mathématiques avancées.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, dans Bruges est destinée aux ingénieurs souhaitant évaluer les approches et les outils disponibles aujourd'hui pour prendre une décision éclairée quant à la stratégie d'adoption du MLOps au sein de leur organisation.

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

• Installer et configurer divers frameworks et outils MLOps.
• Constituer une équipe dotée des compétences appropriées pour concevoir et soutenir un système MLOps.
• Préparer, valider et versionner les données destinées aux modèles de ML.
• Comprendre les composants d'un pipeline ML et les outils nécessaires à sa mise en œuvre.
• Expérimenter différents frameworks et serveurs de Machine Learning pour le déploiement en production.
• Industrialiser l'ensemble du processus de Machine Learning afin qu'il soit reproductible et maintenable.

Cette formation live animée par un formateur en Bruges (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes de données intermédiaires, aux développeurs ou aux futurs data scientists souhaitant appliquer des techniques de machine learning en Python pour extraire des informations, faire des prédictions et automatiser les décisions basées sur les données.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Comprendre et distinguer les principaux paradigmes du machine learning.
• Explorer les techniques de prétraitement des données et les métriques d'évaluation des modèles.
• Appliquer des algorithmes de machine learning pour résoudre des problèmes de données concrets.
• Utiliser des bibliothèques Python et des notebooks Jupyter pour un développement pratique.
• Construire des modèles de prédiction, classification, recommandation et clustering.

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