Programme pratique de cinq jours consacré à l’intelligence artificielle appliquée à Machine Apprentissage avec Python.
Ce programme de cinq jours place l’intelligence artificielle au cœur de Machine Apprentissage avec Python. Les participants identifient les cas d’usage à forte valeur ajoutée, conçoivent des workflows assistés par l’IA, travaillent sur les données, l’automatisation et la validation des résultats, et maîtrisent les enjeux de confidentialité, de sécurité, de biais, d’éthique, de gouvernance et de supervision humaine. Le parcours associe apports méthodologiques, exercices pratiques et atelier de mise en œuvre.
Comprendre les concepts d’intelligence artificielle les plus pertinents pour Machine Apprentissage avec Python.
Identifier et prioriser les cas d’usage à forte valeur ajoutée dans Machine Apprentissage avec Python.
Concevoir des workflows pratiques combinant expertise humaine, données et intelligence artificielle pour Machine Apprentissage avec Python.
Évaluer la qualité des résultats et maîtriser les enjeux de confidentialité, de biais, de sécurité, d’éthique et de gouvernance.
Élaborer un pilote et une feuille de route réaliste pour déployer l’IA dans Machine Apprentissage avec Python.
Professionnels, spécialistes, superviseurs, managers et cadres dont les responsabilités sont liées à Machine Apprentissage avec Python, ainsi que toute personne souhaitant développer une maîtrise pratique de ce domaine.
Apports structurés du formateur, échanges guidés, études de cas spécifiques, outils et modèles pratiques, exercices individuels et collectifs, simulations ou scénarios techniques lorsque cela est pertinent, analyse par les pairs et atelier final de mise en œuvre.
Comprendre les concepts d’intelligence artificielle les plus pertinents pour Machine Apprentissage avec Python. Identifier et prioriser les cas d’usage à forte valeur ajoutée dans Machine Apprentissage avec Python. Concevoir des workflows pratiques combinant expertise humaine, données et intelligence artificielle pour Machine Apprentissage avec Python. Évaluer la qualité des résultats et maîtriser les enjeux de confidentialité, de biais, de sécurité, d’éthique et de gouvernance. Élaborer un pilote et une feuille de route réaliste pour déployer l’IA dans Machine Apprentissage avec Python.
Aucun prérequis formel n’est exigé. Une expérience professionnelle pertinente est recommandée ; pour les programmes techniques, une connaissance de base de l’environnement concerné facilitera les travaux pratiques.
Supervised, unsupervised et reinforcement apprentissage
Features, labels et formation données
préparation des données et feature ingénierie
Modèle sélection et baseline conception
Formation, validation et test sets
Classification et regression méthodes
Clustering et segmentation méthodes
Modèle évaluation indicateurs
Overfitting, underfitting et generalization
Hyperparameter tuning
Explainability et interpretability
Biais et données leakage
Modèle deployment et suivi
Modèle drift et retraining
ML pipelines et MLOps concepts
Entreprise use-cas framing
Experiment conception
Responsable Machine Apprentissage
Applied modèle-building exercise
Production adoption feuille de route
Choisissez l’une des prochaines dates européennes planifiées ou créez une session privée selon votre propre calendrier.
Aucune date publique n’est actuellement affichée pour ce programme. Choisissez le programme, la ville souhaitée et une période indicative. Nous organisons ensuite le lieu, le formateur et le format autour de vos besoins.
Ce programme peut être planifié dans nos différentes destinations européennes. Le lieu et le formateur sont confirmés séparément pour chaque session.
Le lieu final, les dates et le formateur sont confirmés lors de la programmation de la session.