Intelligence Artificielle et Machine Learning

Intelligence Artificielle et Machine Learning

Description du Cours

Ce cours intensif vous plongera au cœur de l'intelligence artificielle (IA) et du machine learning (ML). Vous apprendrez à utiliser les outils et techniques les plus modernes pour construire des modèles prédictifs et des systèmes intelligents. Que vous soyez un débutant curieux ou un développeur expérimenté cherchant à se spécialiser, ce cours vous fournira les bases solides nécessaires pour réussir dans le domaine de l'IA.

Programme du Cours

• Module 1: Introduction √† l'IA et au Machine Learning
  • Concepts fondamentaux de l'IA: histoire, d√©finitions et applications
  • Introduction au machine learning: apprentissage supervis√©, non supervis√© et par renforcement
  • Installation et configuration de l'environnement de d√©veloppement: Python, Anaconda, Jupyter Notebook
• Module 2: Python pour l'IA
  • Bases de la programmation Python: variables, structures de donn√©es, fonctions
  • Librairies essentielles pour l'IA: NumPy (calcul num√©rique), Pandas (manipulation de donn√©es)
  • Visualisation de donn√©es avec Matplotlib et Seaborn
• Module 3: Apprentissage Supervis√©
  • Algorithmes de classification: r√©gression logistique, arbres de d√©cision, for√™ts al√©atoires, Support Vector Machines (SVM)
  • Algorithmes de r√©gression: r√©gression lin√©aire, r√©gression polynomiale
  • √âvaluation des mod√®les: m√©triques de performance, validation crois√©e
• Module 4: Apprentissage Non Supervis√©
  • Clustering: K-means, clustering hi√©rarchique
  • R√©duction de dimensionnalit√©: Analyse en Composantes Principales (ACP)
  • D√©tection d'anomalies
• Module 5: R√©seaux de Neurones et Deep Learning
  • Introduction aux r√©seaux de neurones: perceptrons, fonctions d'activation
  • Construction de r√©seaux de neurones avec Keras et TensorFlow
  • R√©seaux de neurones convolutifs (CNN) pour la vision par ordinateur
  • R√©seaux de neurones r√©currents (RNN) pour le traitement du langage naturel
• Module 6: Projets Pratiques
  • Projet 1: Classification d'images avec CNN
  • Projet 2: Analyse de sentiments avec RNN
  • Projet 3: Pr√©diction de ventes avec des mod√®les de r√©gression

Prérequis

• Connaissances de base en programmation (id√©alement Python, mais pas obligatoire)
• Notions de math√©matiques (alg√®bre lin√©aire, statistiques) sont un plus
• Motivation et curiosit√© pour l'IA et le machine learning

Matériel Requis

• Un ordinateur avec une connexion internet
• Installation des logiciels n√©cessaires (instructions fournies)

Tableau des Compétences Acquises

Compétences Acquises

Compétence	Description	Niveau
Programmation Python	Maîtrise des bases et des librairies essentielles pour l'IA.	Intermédiaire
Machine Learning	Connaissance et application des principaux algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé.	Intermédiaire
Deep Learning	Construction et entraînement de réseaux de neurones avec Keras et TensorFlow.	Débutant à Intermédiaire
Analyse de Données	Manipulation et visualisation de données pour l'IA.	Intermédiaire
Résolution de Problèmes	Application de l'IA pour résoudre des problèmes concrets.	Intermédiaire

Prix: 799 €

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