Maîtrisez l'IA et Python : Bootcamp de 300+ Projets

What you will learn:

Maîtriser Python de A à Z, même sans expérience
Comprendre les concepts fondamentaux de l'IA, du machine learning et du deep learning
Concevoir et déployer des applications IA performantes
Utiliser des bibliothèques Python populaires comme TensorFlow, PyTorch et OpenCV
Développer des compétences pratiques grâce à plus de 300 projets
Maîtriser l'analyse, la visualisation et le traitement de données
Construire des applications IA innovantes (chatbots, systèmes de recommandation, etc.)
Optimiser et évaluer efficacement les modèles d'IA
Comprendre les aspects éthiques du développement IA
Créer un portfolio professionnel pour mettre en valeur vos compétences

Description

Embarquez pour un bootcamp intensif en intelligence artificielle et programmation Python, conçu pour les débutants absolus et les aspirants ingénieurs IA. Cette formation complète et pratique vous guide de zéro à la maîtrise de Python, du machine learning, du deep learning, et du développement d'applications IA innovantes grâce à plus de 300 projets concrets. Que vous souhaitiez lancer une carrière en IA, renforcer vos compétences en développement ou créer des outils d'automatisation performants, ce cours vous offre une expérience d'apprentissage unique.

Vous acquerrez les fondations de Python, de la syntaxe aux fonctionnalités avancées, puis explorerez les techniques de science des données, la visualisation de données et le prétraitement pour préparer les jeux de données destinés à vos modèles d'IA. Vous découvrirez ensuite les algorithmes de machine learning, apprendrez à créer des modèles prédictifs, à analyser les données et à prendre des décisions basées sur l'IA. Vous utiliserez des librairies de pointe telles que TensorFlow, PyTorch, OpenCV et Scikit-learn pour construire des applications capables de traiter du texte, des images et des données structurées.

Vous développerez des compétences en traitement du langage naturel (NLP), en vision par ordinateur et en apprentissage par renforcement, en appliquant vos connaissances à des cas réels issus de divers secteurs. Le programme aborde également l'éthique de l'IA, l'optimisation des modèles et les stratégies de déploiement, vous permettant de mettre à l'échelle vos projets IA avec efficacité. Vous réaliserez de nombreux projets, notamment la création de chatbots intelligents, de systèmes de recommandation personnalisés et d'outils d'analyse des sentiments.

À la fin de ce parcours, vous disposerez d'un portfolio impressionnant de plus de 300 projets démontrant vos compétences en développement IA, automatisation et machine learning. Que vous aspiriez à créer votre startup IA, à améliorer votre CV ou à automatiser vos processus professionnels, ce bootcamp vous donne tous les outils nécessaires pour réussir. Rejoignez-nous et devenez un expert en développement Python et IA, ouvrant ainsi la voie à de nombreuses opportunités dans le secteur technologique.

Curriculum

Semaine 1 : Bases de Python pour l'IA

Cette semaine pose les fondations en programmation Python. Vous apprendrez les bases du langage, la gestion des flux de contrôle, les fonctions, les modules, les structures de données (listes, tuples, dictionnaires, ensembles), la manipulation de chaînes de caractères et la gestion de fichiers. La semaine se termine par un projet pratique pour consolider vos acquis.

Semaine 2 : Science des Données pour l'IA

Vous vous familiariserez avec NumPy et Pandas pour le traitement numérique et la manipulation de données. Vous apprendrez à nettoyer, préparer, agréger et visualiser des données à l'aide de Matplotlib et Seaborn. Un projet d'analyse exploratoire des données (EDA) vous permettra de mettre en pratique vos nouvelles compétences.

Semaine 3 : Mathématiques pour le Machine Learning

Cette semaine couvre les mathématiques essentielles au machine learning, notamment l'algèbre linéaire, le calcul différentiel et intégral, les probabilités et les statistiques. Un mini-projet sur la régression linéaire depuis zéro vous permettra d'appliquer ces concepts directement.

Semaine 4 : Probabilités et Statistiques pour le ML

Vous approfondirez vos connaissances en probabilités et statistiques, essentielles pour la compréhension et l'interprétation des modèles de machine learning. Vous aborderez les variables aléatoires, les distributions de probabilité, l'inférence statistique, les tests d'hypothèse et la corrélation/régression. Un projet d'analyse statistique sur des données réelles conclura la semaine.

Semaine 5 : Introduction au Machine Learning

Vous découvrirez les bases du machine learning, l'apprentissage supervisé, les modèles de régression, la classification et la régression logistique. Vous apprendrez également à évaluer les modèles et à utiliser la validation croisée. Un mini-projet d'apprentissage supervisé vous permettra de construire votre premier modèle.

Semaine 6 : Ingénierie des Caractéristiques et Évaluation des Modèles

Cette semaine se concentre sur l'ingénierie des caractéristiques, un élément clé pour la performance des modèles. Vous apprendrez à normaliser, mettre à l'échelle et encoder les données, ainsi qu'à sélectionner les caractéristiques les plus pertinentes. Vous perfectionnerez également vos méthodes d'évaluation des modèles et le réglage des hyperparamètres.

Semaine 7 : Algorithmes de Machine Learning Avancés

Vous explorerez des algorithmes de machine learning plus avancés, tels que l'apprentissage ensembliste (bagging, boosting, XGBoost, LightGBM, CatBoost), et vous apprendrez à gérer les données déséquilibrées. Un projet de comparaison de modèles sur des données réelles vous permettra de comparer différentes approches.

Semaine 8 : Réglage et Optimisation des Modèles

Vous apprendrez à optimiser vos modèles de machine learning en utilisant différentes techniques, telles que le tuning des hyperparamètres (Grid Search, Random Search, Optimisation Bayésienne), la régularisation et la validation croisée. Un projet final de construction et de réglage d'un modèle conclut cette semaine.

Semaine 9 : Réseaux de Neurones et Deep Learning

Introduction au deep learning, aux réseaux de neurones, à la propagation avant et arrière, aux fonctions de perte et aux techniques d'optimisation. Vous utiliserez TensorFlow et PyTorch pour créer vos premiers réseaux de neurones. Un projet de classification d'images avec CIFAR-10 sera réalisé.

Semaine 10 : Réseaux de Neurones Convolutifs (CNNs)

Vous approfondirez vos connaissances sur les CNNs, les couches convolutives et de pooling. Vous construirez des architectures CNN avec Keras/TensorFlow et PyTorch, et apprendrez les techniques de régularisation et d'augmentation des données. Un projet de classification d'images (Fashion MNIST ou CIFAR-10) sera réalisé.

Semaine 11 : RNNs et Modélisation de Séquences

Vous découvrirez les réseaux neuronaux récurrents (RNNs), les LSTM et les GRU pour la modélisation de séquences. Vous apprendrez le prétraitement de texte, les word embeddings et les modèles séquence-à-séquence. Un projet de génération de texte ou d'analyse de sentiment sera réalisé.

Semaine 12 : Transformers et Mécanismes d'Attention

Vous découvrirez les transformers, les mécanismes d'attention, l'auto-attention et l'utilisation de modèles pré-entraînés comme BERT et GPT. Un projet de résumé ou de traduction de texte conclura cette semaine.

Semaine 13 : Apprentissage par Transfert et Fine-tuning

Vous apprendrez les concepts de l'apprentissage par transfert et le fine-tuning pour la vision par ordinateur et le NLP. Un projet de fine-tuning pour une tâche personnalisée sera réalisé.

Python Bases (Semaines supplémentaires)

Ce module intensif fournit une introduction complète à Python, couvrant des sujets tels que les variables, les types de données, les structures de contrôle, les fonctions, les listes, les dictionnaires et la gestion des fichiers. Des projets pratiques sont inclus à chaque étape pour renforcer la compréhension.

Python Intermédiaire et Avancé (Semaines supplémentaires)

Approfondissement des concepts de Python avec des projets plus complexes. Ceci inclut la programmation orientée objet (POO), la création d'interfaces graphiques (GUI) avec Tkinter, le développement web avec Flask, et une introduction à la data science avec NumPy, Pandas et Matplotlib.

Projets Pratiques (Semaines supplémentaires)

Ce module propose un large éventail de projets, allant de petits projets intermédiaires à des projets plus avancés en IA et machine learning. Ceci vous permettra de mettre en pratique vos compétences acquises tout au long du cours et de construire un portfolio solide.

Algorithmes de Machine Learning avec Python (Semaines supplémentaires)

Ce module couvre une large gamme d'algorithmes de Machine Learning, de la régression linéaire aux réseaux de neurones profonds, avec des explications détaillées et des implémentations pratiques pour chacun.

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