Machine Learning
Maîtrisez l'apprentissage machine, ses principaux concepts et méthodes grâce à notre formation Machine Learning de 3 jours !
Vue d'ensemble
Connaissance d’un langage de programmation, de préférence Python.
Connaissances basiques en algèbre conseillées
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Présentation et objectifs
Accueil des participants, présentation du programme et des objectifs pédagogiques. État des lieux des connaissances et attentes individuelles.
IA générative et LLM
Transformers, GPT, BERT. Prompt engineering, RAG (Retrieval-Augmented Generation). Déploiement et éthique de l’IA.
Création d’un assistant IA avec API OpenAI et RAG
Introduction à l'IA et au Machine Learning
Définitions, histoire et cas d’usage de l’IA. Types d’apprentissage : supervisé, non supervisé, par renforcement. Panorama des outils et frameworks.
Préparation et exploration des données
Collecte, nettoyage et transformation des données. Analyse exploratoire (EDA), visualisation et feature engineering.
Exploration d’un dataset réel avec pandas et matplotlib
Deep Learning et réseaux de neurones
Perceptrons, réseaux convolutifs (CNN), réseaux récurrents (RNN/LSTM). Transfer learning et fine-tuning.
Implémentation d’un réseau de neurones avec TensorFlow/PyTorch
Modèles de classification et régression
Algorithmes fondamentaux : régression linéaire/logistique, arbres de décision, forêts aléatoires, SVM. Évaluation des performances.
Entraînement et comparaison de modèles sur un cas métier
Bilan et perspectives
Synthèse des points clés abordés. Recommandations pour la mise en pratique en entreprise. Ressources complémentaires et parcours de progression.
Exercice de synthèse et plan d’action individuel
Prochaines sessions
Avis des participants
Financement
Cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
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