Cours

Description du cours

Cette formation est une introduction aux concepts, outils et méthodologies associés à l’intelligence artificielle (IA), ses branches et ses domaines d’application. Elle s’intéresse particulièrement à l’application des méthodes d’IA dans un contexte big data et permet d’acquérir une vision d’ensemble réaliste des dernières avancées en la matière.

Public et prérequis

Cette formation s’adresse à tous ceux qui souhaitent découvrir l’intelligence artificielle et ce qu’elle permet de réaliser dans un contexte classique ou en rapport avec les grandes masses de données.

Prérequis :pour suivre cette formation, il est nécessaire d’avoir une base dans la programmation informatique, et connaitre au moins ce qu’est une variable, une fonction, une instruction à exécuter, etc.

Objectif pédagogique global

Objectif pédagogique global : A l’issue de la formation, le stagiaire sera capable d’identifier le type de problèmes d’IA à partir de la description d’un cas d’usage : classification, régression, clustering, ou optimisation et de mettre en place un modèle d’IA pour répondre à une problématique.

Objectifs pédagogiques partiels

A l’issue des différents modules ou séquences de la formation, le stagiaire sera capable de :

• Mettre en place des modèles d’IA dans le contexte de la classification
• Mettre en place des modèles d’IA dans le contexte de la régression
• Mettre en place des modèles d’IA dans le contexte du clustering
• Savoir installer et configurer son environnement de développement big data
• Mettre en place des modèles d’IA dans un contexte de big data
• Monter des modèles de type arbre de décision, K plus proches voisin, et réseau de neurones pour traiter des problématiques de classification.
• Monter des modèles de type régression linéaire et régression logistique pour traiter des problématiques de régression.
• Monter des modèles de type k-means, K-medoids, et DBSCAN pour traiter des problématiques de clustering.
• Savoir installer configurer les outils big data de référence à savoir Hadoop et Spark.
• Monter des modèles d’IA en se basant sur les technologies big data.

Les compétences théoriques acquises durant la formation sont évaluées par des QCMs.

Programme :

• Monter vos premiers modèles d’IA
• Principales approches d’IA
• Monter des modèles d’IA et savoir les paramétrer et les améliorer
• Initiation aux approches ensemblistes et combinées
• Monter des modèles d’IA avancés basés sur des approches combinées
• Initiation au big data
• Monter des modèles d’IA dans un contexte big data
• Monter des modèles d’IA distribués en utilisant des approches ensemblistes

Sanction de la formation

Cette formation est sanctionnée par une attestation de suivi de formation.

Cette formation m’intéresse 

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