Devenez Ingénieur IA : Masterclass Pratique de A à Z

What you will learn:

Développer des modèles d'IA performants avec Python, TensorFlow et PyTorch.
Maîtriser le prétraitement et le nettoyage des données pour l'IA.
Entraîner, évaluer et optimiser des modèles de Machine Learning.
Concevoir et implémenter des réseaux neuronaux (CNN, RNN, Transformers).
Appliquer des techniques de traitement du langage naturel (NLP).
Utiliser l'apprentissage par transfert pour adapter des modèles pré-entraînés.
Déployer des modèles d'IA dans des environnements de production.
Surveiller et maintenir les performances des modèles d'IA.
Résoudre des problèmes concrets avec des approches pilotées par l'IA.
Gérer des projets d'IA de A à Z.

Description

Rejoignez notre formation complète en ingénierie de l'IA ! Passez de débutant à expert en construisant des solutions d'IA du monde réel. Ce cours pratique vous guide étape par étape, des bases de Python à la maîtrise de frameworks comme TensorFlow et PyTorch. Vous apprendrez à prétraiter les données, à créer des modèles de Machine Learning, de Deep Learning, et à les optimiser pour des performances maximales. Le programme inclut des projets intégrés à chaque module, vous permettant d'appliquer immédiatement vos connaissances.

Au programme : exploration de la programmation Python, des concepts mathématiques essentiels (algèbre linéaire, calcul, statistiques), des techniques de Machine Learning (régression, classification, clustering), du Deep Learning (réseaux neuronaux, CNN, RNN, Transformers), du traitement du langage naturel (NLP), et des méthodes de déploiement. Vous découvrirez l’ingénierie des caractéristiques, le réglage des hyperparamètres, l’apprentissage par transfert, et bien plus encore. À la fin de cette formation intensive, vous serez capable de concevoir, développer, et déployer des solutions d'IA performantes.

Pourquoi choisir ce cours ?

Apprentissage pratique avec des projets concrets.
Maîtrise des frameworks TensorFlow, PyTorch et Hugging Face.
Couverture complète des concepts d'IA, de ML et de DL.
Support pédagogique complet et communauté d'apprentissage.
Parcours progressif, adapté aux débutants et aux experts.

N'attendez plus ! Lancez-vous dans l'aventure de l'intelligence artificielle et devenez un ingénieur IA accompli. Inscrivez-vous dès aujourd'hui !

Curriculum

Introduction au cours

Cette section initiale présente la masterclass et fournit les ressources nécessaires aux participants. Elle inclut une introduction générale au programme et une présentation des supports de cours, tels que les diapositives et les fichiers de code qui seront utilisés tout au long de la formation. Cela permet une installation rapide et un début de formation efficace.

Semaine 1 : Bases de la programmation Python

Cette semaine est dédiée à l'apprentissage des fondamentaux de la programmation Python, indispensables pour le développement d'applications d'IA. Vous couvrirez les concepts de base, tels que le contrôle du flux, les fonctions, les modules, les structures de données, la manipulation des chaînes de caractères, la gestion des fichiers et les meilleures pratiques de codage. La semaine se termine par un projet pour mettre en application vos nouvelles connaissances.

Semaine 2 : Notions essentielles en science des données

Cette semaine aborde les outils et techniques de la science des données. Vous apprendrez à utiliser NumPy pour les calculs numériques, Pandas pour la manipulation et le nettoyage des données, et Matplotlib et Seaborn pour la visualisation des données. Un projet d’analyse exploratoire des données (EDA) vous permettra de mettre en pratique vos acquis.

Semaine 3 : Mathématiques pour le machine learning

Vous explorerez les concepts mathématiques fondamentaux du Machine Learning : algèbre linéaire, calcul différentiel et intégral, probabilités, et statistiques. Chaque notion sera expliquée de manière claire et concise, avec des exemples concrets. Un mini-projet sur la régression linéaire permettra de consolider ces concepts.

Semaine 4 : Probabilités et statistiques pour le ML

Cette semaine approfondit les concepts de probabilités et de statistiques appliqués au Machine Learning. Vous étudierez les variables aléatoires, les distributions de probabilité, l'inférence statistique, les tests d'hypothèse, la corrélation et la régression. Un projet d'analyse statistique sur des données réelles mettra en pratique ces concepts.

Semaine 5 : Introduction au machine learning

Introduction aux concepts fondamentaux du Machine Learning, avec un accent sur l'apprentissage supervisé, la régression, la classification, et l'évaluation des modèles. Vous explorerez des algorithmes comme les k-plus proches voisins (k-NN). Un mini-projet d'apprentissage supervisé permettra de concrétiser ces notions.

Semaine 6 : Ingénierie des caractéristiques et évaluation

Cette semaine porte sur l'ingénierie des caractéristiques et l'évaluation des modèles. Vous apprendrez à prétraiter les données, à normaliser et mettre à l'échelle les variables, à encoder les variables catégorielles, et à sélectionner les caractéristiques les plus pertinentes. Vous découvrirez également des méthodes d'évaluation, comme la validation croisée et le réglage des hyperparamètres.

Semaine 7 : Algorithmes de ML avancés

Exploration d'algorithmes avancés de Machine Learning, notamment l'apprentissage ensembliste (Bagging, Boosting, XGBoost, LightGBM, CatBoost), et la gestion des données déséquilibrées. Un projet comparant différents modèles sur des données réelles permettra de mettre en pratique ces techniques.

Semaine 8 : Réglage et optimisation des modèles

Cette semaine est dédiée au réglage et à l'optimisation des modèles. Vous apprendrez des techniques de tuning des hyperparamètres (Grid Search, Random Search, Optimisation Bayésienne), de régularisation, et de validation croisée. Un projet de construction et de réglage d'un modèle final permettra de mettre en application ces connaissances.

Semaine 9 : Réseaux de neurones et Deep Learning

Introduction au Deep Learning et aux réseaux de neurones. Vous apprendrez les concepts de base, la propagation avant et arrière, les fonctions de perte, la descente de gradient, et la création de réseaux avec TensorFlow/Keras et PyTorch. Un projet de classification d'images avec CIFAR-10 permettra de mettre en pratique ces concepts.

Semaine 10 : Réseaux de neurones convolutifs (CNN)

Cette semaine se concentre sur les réseaux de neurones convolutifs (CNN). Vous apprendrez les couches convolutives et de pooling, la création d'architectures CNN avec Keras/TensorFlow et PyTorch, et les techniques de régularisation et d'augmentation des données. Un projet de classification d'images (Fashion MNIST ou CIFAR-10) vous permettra de mettre en pratique vos connaissances.

Semaine 11 : RNNs et modélisation de séquences

Exploration des réseaux neuronaux récurrents (RNN), des réseaux LSTM et GRU, et du prétraitement de texte. Vous apprendrez à construire des modèles séquence-à-séquence et à les appliquer à des tâches comme la génération de texte ou l'analyse de sentiment. Un projet permettra de mettre en pratique ces concepts.

Semaine 12 : Transformers et mécanismes d’attention

Cette semaine traite des Transformers et des mécanismes d'attention. Vous apprendrez l'architecture Transformer, l'auto-attention, et l'utilisation de modèles pré-entraînés comme BERT et GPT. Un projet de résumé ou de traduction de texte vous permettra de mettre en pratique ces notions.

Semaine 13 : Apprentissage par transfert et fine-tuning

Vous apprendrez les concepts de l'apprentissage par transfert et le fine-tuning, en vision par ordinateur et en NLP. Vous découvrirez les techniques d'adaptation de domaine et les défis associés. Un projet de fine-tuning pour une tâche personnalisée permettra de mettre en pratique ces concepts.

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