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Formation "Les fondamentaux du Machine Learning"

Description

Type d'intervention

Le Machine Learning, ou encore l’apprentissage automatique permet aux ordinateurs d’apprendre et de s’adapter par l’expérience. Apprentissage supervisé, non supervisé, algorithmes de régression, de classification toutes ces notions sont abordées lors de cette formation à travers différents cas pratiques illustrés à l’aide du langage Python.
À l’issue de cette formation, vous serez en mesure d’identifier les algorithmes à utiliser en fonction de la problématique à résoudre et de les mettre en place. À la fois théorique et pratique, cette formation constitue un point d’entrée idéal dans le monde du Machine Learning.

Programme:

L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET SON HISTOIRE
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
Petite histoire de l’intelligence artificielle
Articulation et architecture de l’intelligence artificielle

LE MACHINE LEARNING
Les types d’actions de l’intelligence artificielle
Les type d’apprentissages
Les principaux algorithmes du Machine Learning
Les algorithmes génétiques

MACHINE LEARNING ET MATHEMATIQUES
Formalisation mathématique d’un problème de Machine Learning
Mathématiques pour la régression linéaire mono et multi variée
Comprendre et mettre en oeuvre la descente de gradient

L’EXPLORATION DETAILLEE DES DONNEES ET APPLICATIONS DU MACHINE LEARNING
Analyse détaillées données à l’aide des statistiques et leur préparation en vue de la réalisation d’un apprentissage
Les 6 étapes pour mener à bien un projet de Machine Learning
Réalisation d’un premier apprentissage sur un cas pratique suivant les 6 étapes décrites précédemment.
Le traitement automatique du langage naturel
L’apprentissage par renforcement

LE DEEP LEARNING
Présentation et codage d’un neurone formel
Présentation des réseaux multicouches
Présentation des frameworks Python (Tensorflow, Keras…)
La classification d’images

Domaine d'enseignement

Contenu adaptable aux besoins des établissements ?

Data Science | Big Data

Documents de présentation

Volume horaire

Entre 20 et 30h

Volume horaire adaptable aux besoins des établissements ?

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