Formation Apprentissage automatique en Louvain

Cette formation animée par un instructeur à Louvain (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 Louvain 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 Louvain 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 animée par un instructeur, en présentiel ou en ligne (live), sur Louvain s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux scientifiques des données et aux passionnés de technologie qui souhaitent acquérir des compétences pratiques dans le déploiement de modèles d'IA sur des périphériques embarqués pour diverses applications.

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

• Comprendre les principes de l'IA embarquée (Edge AI) et ses avantages.
• Configurer et mettre en place un environnement de calcul embarqué.
• Développer, entraîner et optimiser des modèles d'IA pour un déploiement sur périphérique.
• Mettre en œuvre des solutions d'IA pratiques sur des périphériques embarqués.
• Évaluer et améliorer les performances des modèles déployés au bord du réseau.
• Aborder les considérations éthiques et de sécurité dans les applications d'IA embarquée.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur à Louvain, 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.

Cette formation encadrée sur Louvain équipe les professionnels de niveau avancé des compétences nécessaires pour concevoir, optimiser et déployer des pipelines TinyML complets. Les participants apprendront à collecter des données, entraîner des modèles à faible consommation et tester des applications dans des conditions réelles, grâce à des travaux pratiques.

Cette formation en direct avec instructeur à Louvain (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 Louvain (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 Louvain (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 animée par un instructeur dans Louvain permet aux professionnels avancés de sécuriser les pipelines TinyML sur les appareils périphériques. Vous apprendrez à mettre en œuvre des techniques de préservation de la confidentialité, à renforcer les modèles contre les menaces adverses et à appliquer les meilleures pratiques de gestion sécurisée des données dans des environnements contraints.

Cette formation en direct animée par un formateur à Louvain (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 Louvain 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 Louvain (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 Louvain (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 Louvain (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 Louvain (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 Louvain (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 Louvain (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 Louvain (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.

Cette formation en direct, animée par un formateur dans Louvain, permet aux praticiens avancés d'optimiser les modèles TinyML pour les dispositifs embarqués contraints en ressources. Les participants appliqueront la quantification et le pruning, mettront en place des pipelines d'inférence à faible latence et réaliseront des benchmarks de performance par rapport aux limites de mémoire et d'énergie.

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

Cette formation en direct, animée par un instructeur, en Louvain (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 Louvain (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.

Ce stage animé par un instructeur, en Louvain (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux data scientists, ingénieurs en apprentissage automatique, chercheurs en deep learning et experts en vision par ordinateur de niveau intermédiaire à avancé souhaitant élargir leurs connaissances et compétences dans le domaine du deep learning pour la génération d'images à partir de texte.

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.
• Mettre en œuvre des modèles complexes et des optimisations pour la synthèse d'images haute qualité.
• Optimiser les performances et l'évolutivité pour de grands volumes de données et des modèles complexes.
• Ajuster les hyperparamètres afin d'améliorer les performances du modèle et sa capacité de généralisation.
• Intégrer Stable Diffusion avec d'autres frameworks et outils d'apprentissage profond.

Cette formation en direct avec instructeur en Louvain (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 Louvain (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 Louvain 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.

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.

Cette formation en direct, dispensée par un formateur à Louvain (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 Louvain (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.

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 direct, animée par un instructeur, à Louvain (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et aux data scientists souhaitant créer, déployer et gérer des flux de travail de machine learning sur Kubernetes.

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

• Installer et configurer Kubeflow en local (on-premise) et dans le cloud.
• Construire, déployer et gérer des flux de travail ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines de machine learning complets sur diverses architectures et environnements cloud.
• Utiliser Kubeflow pour générer et gérer des notebooks Jupyter.
• Développer des workloads d'entraînement ML, de réajustement des hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, dans Louvain 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 Louvain (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.

Ce cours en direct, animé par un formateur, en Louvain (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et aux scientifiques des données souhaitant utiliser TensorFlow 2.x pour construire des prédicteurs, des classifieurs, des modèles génératifs, des réseaux de neurones, etc.

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

• Installer et configurer TensorFlow 2.x.
• Comprendre les avantages de TensorFlow 2.x par rapport aux versions antérieures.
• Construire des modèles de deep learning.
• Implémenter un classifieur d'images avancé.
• Déployer un modèle de deep learning dans le cloud, sur des appareils mobiles et des dispositifs IoT.