Formation Initiation au Machine Learning

Objectif

Découvrir le monde de l’intelligence artificielle. Connaître les cas d’usage des algorithmes de machine learning dans le cadre des entreprises. Sélectionner les données nécessaires pour la mise en place d’algorithmes de machine learning. Concevoir, implémenter et optimiser des algorithmes de machine learning simples.

Durée

5 jours

Format

Présentiel & Distanciel (Partout en France) 

Public

Tout professionnel souhaitant s’initier à l’intelligence artificielle , manipuler et mettre en pratique des algorithmes simples de machine learning.

Prérequis

Bonnes bases en langage Python et connaissances en mathématiques/statistiques (niveau lycée).

Votre Formatrice Experte

Votre formation sera animée par Barbara FRAENCKEL, physicienne reconvertie en consultante et formatrice en data science, Barbara est spécialisée dans l’analyse de données pour divers secteurs.

Son approche pédagogique concrète et sa capacité à rendre les concepts complexes du Machine Learning accessibles, même aux débutants, vous garantiront une compréhension approfondie et une application aisée des modèles.

Programme complet - Formation Initiation au Machine Learning

Vous souhaitez démystifier l’Intelligence Artificielle (IA) et le Machine Learning, comprendre leurs cas d’usage concrets en entreprise et même implémenter vos premiers algorithmes ?

Notre Formation Initiation au Machine Learning est conçue pour vous.

En 5 jours intensifs, vous découvrirez les fondamentaux, des bases théoriques à l’application pratique, pour devenir un acteur clé de la transformation numérique de votre organisation. 

1. Etat de l’art en IA et prérequis

  • Pré-traitement des données
  • Analyse et visualisation
  • Choix du modèle et sélection de variables

2. Apprentissage supervisé

  • Algorithmes de régression
  • Algorithmes de classification
  • Évaluation des modèles
  • Optimisation des modèles

3. Apprentissage non supervisé

  • Clustering
  • Clustering hierarchisé
  • DBSCAN
  • Réduction de dimension

4. Réseaux de neurones

  • Introduction au deep learning
  • Fonctionnement des réseaux de neurones
  • Construction évaluation et optimisation de réseaux de neurones simples

Modalités Pratiques

  • Objectifs : Découvrir le monde de l’intelligence artificielle. Connaître les cas d’usage des algorithmes de machine learning dans le cadre des entreprises. Sélectionner les données nécessaires pour la mise en place d’algorithmes de machine learning. Concevoir, implémenter et optimiser des algorithmes de machine learning simples.
  • Public visé : Tout professionnel souhaitant s’initier à l’intelligence artificielle , manipuler et mettre en pratique des algorithmes simples de machine learning.
  • Prérequis : Avoir de bonnes bases en langage Python et des connaissances en mathématiques et statistiques niveau lycée.

Nombre de stagiaires

Sur mesure

Accessibilité Handicap

Notre équipe s'efforce d’accompagner au mieux les participants en situation de handicap. Pour toutes demandes à ce sujet, veuillez nous contacter via la page dédiée sur notre site.

Moyens pédagogiques

60% pratique 40% théorie

Évaluations

Évaluations par l'intervenant effectuées tout au long de la formation par des travaux pratiques, exercices.
Elaboration d’un projet de machine learning présenté devant un jury de professionnels

Prix

Cours sur mesure: sur devis (hors frais de déplacement éventuel)

Modalités et délais d'accès

Cette formation peut être mise en place rapidement après validation de votre demande, selon les modalités définies lors de notre échange personnalisé.

Outils utilisés

Nous utiliserons Teams pour les sessions à distance ou en ligne.

De la Théorie à l'Application : Ce Que Vous Apprendrez avec Notre Initiation au Machine Learning.

Cette formation est conçue pour vous doter de compétences concrètes et stratégiques :

  • Découvrir le monde de l’intelligence artificielle et ses différentes branches.
  • Connaître les cas d’usage des algorithmes de Machine Learning dans le cadre des entreprises.
  • Sélectionner les données nécessaires pour la mise en place d’algorithmes de Machine Learning.
  • Concevoir, implémenter et optimiser des algorithmes de Machine Learning simples.
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