Objectifs
- Comprendre les fondements, les concepts et les principales approches du machine learning et du deep learning
- Développer une culture technique et critique de l’IA pour mieux dialoguer avec les ingénieurs et piloter des projets d’intelligence artificielle
- Entraîner, tester, évaluer et améliorer des modèles d’intelligence artificielle sur différents types de données
- Mettre en production et déployer un modèle d’IA dans une application web avec les outils adaptés
- Découvrir et expérimenter les pratiques modernes d’industrialisation de l’IA (AutoML, MLOps, transfert learning)
Contenu Formation
Comprendre le machine learning par la classification d'images
Machine learning appliqué aux données structurées
Découvrir le deep learning avec Tensorflow et PyTorch
MLOps et transfert learning
Prérequis
Pour participer à cette formation, vous devez avoir un minimum d’expérience en développement logiciel. Faites ce test de positionnement : Écrivez un programme qui affiche “Hello, World!” dans le langage de votre choix et exécutez-le sur votre PC.
Ça vous a pris moins d’une minute ? Alors, cette formation est faite pour vous !
Pour y participer, vous devez également :
- Disposer de votre propre ordinateur, connecté à Internet, et savoir l’utiliser (naviguer sur le web, télécharger un fichier et le retrouver ensuite).
- Avoir l’autorisation d’installer des logiciels sur votre ordinateur.
- Disposer d’une connexion Internet stable, ainsi que d’un microphone, d’un casque et d’une caméra activée pendant la formation.
- Avoir un compte google workspace ou Gmail
Qualité de nos formations
Machine Learning Lab est certifié Qualiopi. En savoir plus
Connexion
L'accès à ce formation nécessite une connexion. Veuillez saisir vos identifiants ci-dessous !