Formations : Informatique / Développement logiciel

Intitulé:  Intelligence Artificielle - AI Yellow Belt

 
Vos contacts

Martine Simonis
Chargée relations entreprises
T : 04 382 45 18 | M : martine.simonis@technifutur.be

Elisabeth D'Eleuterio
Coordinatrice
T : 04 382 44 46 | M : elisabeth.deleuterio@technifutur.be

Maria Sciortino
Coordinatrice
T : 04 382 44 63 | M : maria.sciortino@technifutur.be

Caroline Sekieta
Coordinatrice
T : 04 246 62 18 | M : caroline.sekieta@technifutur.be

Michèle Thonet
Coordinatrice
T : 04 382 45 23 | M : michele.thonet@technifutur.be

Public

Cette formations s'adresse aux développeurs ou aux personnes souhaitant réaliser des applications d'Intelligence Artificielle.

Participants

15

Durée

2 jours

Prérequis

Le seul pré-requis est une expérience de base en langage Python.

Bien que les mathématiques soient essentielles pour comprendre les aspects sous-jacents de l'IA, aucune connaissance préalable en mathématiques n'est requise.

Objectifs

Cette formation propose une première introduction technologique à l'intelligence artificielle pour les développeurs, pour apprendre :

  • Les fondements de l'intelligence artificielle via une approche pratique et par le codage.
  • Une introduction sur les données, les algorithmes et les considérations opérationnelles.
  • Une première rencontre avec la science des données et l'apprentissage automatique.
  • L'apprentissage se fait par codage dans un environnement de bloc-notes Jupyter, dans le navigateur de l'ordinateur

Cette formation est organisée dans le cadre du partenariat Technifutur et AI Black Belt.

Programme

Le programme de cette formation découpé en 4 x 1/2 jour, privilégie une compréhension approfondie des concepts clés plutôt qu'un aperçu rapide de nombreux algorithmes.

Semaine 1 - Introduction à l’apprentissage automatique en Python

Semaine 2 - Apprendre à identifier et à résoudre les problèmes d’apprentissage supervisé

Semaine 3 - Algorithmes de régression d’entraînement pour l’analyse des sentiments

Semaine 4 - Apprenez à laisser la machine se régler

Chaque demi-journée de formation est divisée en :

  • 1 heure d'explications
  • 1 heure de "laboratoire" (manipulation de "sets" des données)
  • 1 heure de "défi": Exercices sur un problème similaire vu précédement
  • 1 heure de synthèse et / ou d'étude de cas: pour illustrer et développer les acquis.

Les sujets couverts incluent:

  • Comprendre les données: avec Jupyter, NumPy,
  • Apprentissage automatique supervisé avec Scikit-Learn.
  • Comment bien faire les choses: choisir les paramètres, évaluer la qualité du modèle.
  • Considérations de production: outils, pipelines, personnes, compétences.