Devenez Ingénieur IA Certifié: Maîtrisez TensorFlow, PyTorch et l'IA

What you will learn:

Maîtriser l'ingénierie des caractéristiques pour améliorer les modèles d'apprentissage automatique
Évaluer la performance des modèles avec précision, rappel, F1-score et AUC
Implémenter des algorithmes de Machine Learning : arbres de décision, forêts aléatoires, gradient boosting
Comprendre les concepts de Deep Learning : activation, rétropropagation, descente de gradient
Construire des réseaux neuronaux avec Python à partir de zéro
Entraîner et déployer des modèles avec TensorFlow et Keras
Utiliser PyTorch pour construire, optimiser et évaluer des modèles de Deep Learning
Acquérir une solide compréhension des agents d'IA et de leurs applications

Description

Devenez un expert en intelligence artificielle grâce à notre formation certifiante! Ce cours pratique et complet vous enseigne le Machine Learning, le Deep Learning et le développement d'agents IA, en utilisant les frameworks TensorFlow et PyTorch. Que vous soyez développeur, data scientist ou aspirant ingénieur IA, cette formation vous fournira les compétences recherchées par les entreprises.

Vous maîtriserez l'ingénierie des caractéristiques, l'évaluation de modèles (précision, rappel, F1-score, ROC-AUC), et l'implémentation d'algorithmes avancés de Machine Learning tels que les arbres de décision, les forêts aléatoires, XGBoost, et plus encore. Nous explorerons les réseaux neuronaux, la rétropropagation, et la construction de modèles de deep learning performants.

Vous apprendrez à utiliser TensorFlow et PyTorch pour créer, entraîner et déployer des modèles, de la régression logistique aux réseaux neuronaux convolutifs (CNN). Enfin, vous découvrirez les fondamentaux des agents IA, leur rôle dans la prise de décision et l'automatisation, et leur application dans des domaines tels que les chatbots et les systèmes de recommandation.

À la fin de ce cours, vous serez capable de :

Concevoir et déployer des modèles d'apprentissage automatique performants.
Comprendre les mathématiques et le code sous-jacents aux réseaux neuronaux.
Maîtriser TensorFlow et PyTorch pour la création de modèles IA.
Mettre en œuvre des concepts et applications d'agents intelligents.
Préparer votre candidature pour des postes spécialisés en IA.

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Curriculum

Introduction

Cette section initiale présente le cours et l'instructeur. La leçon "Ce que vous apprendrez dans le Cours de Certification d’Ingénieur Associé en IA" offre une vue d'ensemble du programme et des compétences acquises.

Ingénierie des Caractéristiques et Évaluation des Modèles

Cette section aborde la préparation des données pour l'apprentissage automatique. Vous apprendrez des techniques essentielles comme la mise à l'échelle, la normalisation, l'encodage des variables catégorielles, la sélection de caractéristiques, et la création de nouvelles caractéristiques. L'évaluation des modèles est également traitée, incluant la validation croisée et l'optimisation des hyperparamètres.

Algorithmes Avancés d'Apprentissage Automatique

Cette section explore les algorithmes avancés de Machine Learning. Vous découvrirez l'apprentissage par ensemble (ensemble learning), le bagging, les forêts aléatoires, le boosting, XGBoost, LightGBM, CatBoost et la gestion des données déséquilibrées. Un projet pratique vous permettra de comparer différents modèles sur un jeu de données réel.

Réseaux Neuronaux et Fondamentaux du Deep Learning

Cette section introduit les concepts fondamentaux des réseaux neuronaux et du Deep Learning. Vous comprendrez la propagation avant, les fonctions d'activation, la rétropropagation, la descente de gradient, et les techniques d'optimisation. Vous construirez des réseaux neuronaux avec TensorFlow et PyTorch, et réaliserez un projet de classification d'images sur CIFAR-10.

Implémentation d'Algorithmes de Machine Learning

Cette section est dédiée à l'implémentation pratique d'une grande variété d'algorithmes de Machine Learning en Python, allant de la régression linéaire et logistique aux modèles plus avancés tels que les SVM, les arbres de décision, les forêts aléatoires, le gradient boosting, et les techniques de clustering et de réduction de dimensionnalité. Des algorithmes d'apprentissage par renforcement comme le Q-learning et les DQN y sont aussi abordés.

Machine Learning avec TensorFlow

Cette section couvre TensorFlow, un framework incontournable pour le Deep Learning. Vous apprendrez à manipuler des tenseurs, à créer des modèles Keras, à construire des boucles d'entraînement personnalisées, et à utiliser TensorFlow pour la classification d'images, le traitement du langage naturel, les systèmes de recommandation, et plus encore. Les aspects de déploiement et de calcul distribué sont également traités.

Apprentissage avec PyTorch

Cette section explore PyTorch, un framework flexible et puissant pour le Deep Learning. Vous découvrirez autograd, les optimiseurs, la construction de modèles, et l'apprentissage par transfert. Des conseils de débogage et d'optimisation des performances sont également inclus.

Agents d'IA pour Débutants

Cette section introduit les concepts fondamentaux des agents IA, leurs types, les technologies sous-jacentes, les frameworks et architectures, et leurs applications dans divers domaines tels que les affaires, la santé, la finance et le divertissement. Les aspects éthiques et sociétaux sont également abordés.

Conclusion

Cette section finale comprend un quiz et les félicitations pour la réussite du cours. Les participants reçoivent des conseils pour la suite de leur apprentissage et développement.

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