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L’intelligence artificielle ou IA (Artificial Intelligence -AI- en anglais) est l’ensemble des techniques permettant à des machines via des systèmes informatiques, de simuler les processus cognitifs humains. Ces processus comprennent l’apprentissage, le raisonnement et l’autocorrection.
Durant ces trois jours, vous découvrirez l’IA en pratique.
Découvrir et utiliser la puissance prédictive des modèles ensemblistes
Savoir effectuer un “feature engineering” performant
Appréhender les techniques de text-mining et de deep-learning à travers des exemples concrets
Enrichir sa boite à outils de data scientist
Formation avec apports théoriques, échanges sur les contextes des participants et retours d’expérience pratique du formateur, complétés de travaux pratiques et de mises en situation.
Toutes nos formations sont animées par des consultants-formateurs expérimentés et reconnus par leurs pairs.
L’évaluation des acquis se fait tout au long de la session au travers des ateliers et des mises en pratique. Une évaluation à chaud sur la satisfaction des stagiaires est réalisée systématiquement en fin de session et une attestation de formation est délivrée aux participants mentionnant les objectifs de la formation, la nature, le programme et la durée de l’action de formation ainsi que la formalisation des acquis.
Apprentissage non supervisé : Mesure de similarité et algorithme K-moyenne
Apprentissage supervisé : Classificateur Bayésien, Support Vector Machines (SVM)
Ateliers pratiques : K-means, Naive Bayes Classifier et SVM
Apprentissage supervisé des réseaux de neurones
Conception et Développement d’un réseau de neurones
Atelier Pratique : Réseau de neurones
Réseau de neurone à apprentissage profond (Deep Learning)
Apprentissage profond de l’architecture CNN
Atelier Pratiques : Architecture CNN
Analyse des données d’apprentissage : Sélection, Transformation & Représentation de
données
Transfert de l’apprentissage des architectures pré-entrainées CNN
Atelier Pratiques du transfert Learning
Machine Learning et Deep Learning pour le Traitement Automatique de Langage (TAL)
Word Embedding
Analyse des sentiments à partir des données textuelles
Ateliers Pratiques : Traitement des données textuelles, Word Embedding, Classification des sentiments
Machine Learning pour la modélisation des topics à partir des données textuelles
Ateliers Pratiques : Traitement des données textuelles, Word Embedding et Modélisation des topics dans des données textuelles
Ingénierie de données
Visualisation de données
Analyse de données
Ateliers Pratique : Machine Learning pour l’informatique décisionnelle
Conception & Développement d’une machine d’apprentissage.
Evaluation de performance d’une machine d’apprentissage
A noter : Formation éligible au FNE Formation pour les salariés en activité partielle.