Certificat Machine Learning et apprentissage profond
Passez de la donnée à la décision grâce au Machine Learning et au Deep Learning. En 100 heures, construisez, évaluez et déployez des modèles utiles en entreprise.
Grade
Certificat
Durée
100 heures
Faculté
Formations Certifiantes
Mode
Hybride
Cette formation certifiante couvre tout le cycle d’un projet d’intelligence artificielle, de la préparation des données à la mise en production d’un modèle. Vous apprendrez à résoudre des problèmes de régression, de classification, de segmentation et de reconnaissance d’images ou de textes. Des travaux pratiques vous permettront de manipuler des données réelles et de comparer les performances de plusieurs approches. Le projet final mobilise les méthodes étudiées pour répondre à un besoin concret d’entreprise ou d’organisation, selon un mode hybride.
- Public Cible :
- Professionnels, étudiants et porteurs de projets souhaitant utiliser l’intelligence artificielle pour analyser des données, automatiser des tâches ou créer des solutions prédictives. La formation s’adresse aux profils techniques ou scientifiques capables de raisonner avec des données et de programmer les bases en Python.
- Objectifs Pédagogiques :
- Préparer, explorer et transformer des jeux de données
- Construire des modèles de régression, de classification et de clustering
- Concevoir des réseaux de neurones pour l’image et le texte
- Évaluer, améliorer et interpréter les résultats des modèles
- Déployer une solution d’intelligence artificielle exploitable
- Compétences Visées :
- Programmer des traitements de données en Python
- Nettoyer, visualiser et structurer des données tabulaires
- Sélectionner un algorithme adapté à un problème métier
- Mesurer la précision, la robustesse et les limites d’un modèle
- Créer des modèles de Deep Learning pour les images et le langage
- Préparer l’intégration d’un modèle dans une application ou un service
- Spécialisations :
- Machine Learning supervisé, apprentissage non supervisé, Deep Learning, vision par ordinateur, traitement du langage naturel, déploiement de modèles
Informations Rapides
Liste des cours
INFO-DEEP-01CE - Python pour le Machine Learning
INFO-DEEP-02CE - Mathématiques et statistiques essentielles
INFO-DEEP-03CE - Préparation et exploration des données
INFO-DEEP-04CE - Apprentissage supervisé : régression
INFO-DEEP-05CE - Apprentissage supervisé : classification
INFO-DEEP-06CE - Apprentissage non supervisé et clustering
INFO-DEEP-07CE - Évaluation et optimisation des modèles
INFO-DEEP-08CE - Introduction aux réseaux de neurones
INFO-DEEP-09CE - Deep Learning avec un framework spécialisé
INFO-DEEP-10CE - Réseaux convolutifs et traitement d’images
INFO-DEEP-11CE - Introduction au traitement du langage naturel
INFO-DEEP-12CE - Déploiement et utilisation des modèles
INFO-DEEP-13CE - Projet pratique et évaluation
Conditions d'Admission
- Niveau baccalauréat scientifique, technique ou équivalent
- Bases en programmation Python
- Notions élémentaires d’algèbre, de statistiques et de probabilités
- Ordinateur personnel et accès régulier à Internet
- Capacité à travailler sur des exercices pratiques et un projet de données
Débouchés et poursuite des études
Débouchés Professionnels :
Data analyst orienté IA, assistant data scientist, ingénieur junior en Machine Learning, développeur d’applications intelligentes, analyste en vision par ordinateur, assistant ingénieur en traitement du langage, consultant junior en transformation numérique
Poursuite d'Études :
Cette certification peut être complétée par une formation avancée en science des données, ingénierie de l’intelligence artificielle, cybersécurité ou développement d’applications intelligentes. Elle constitue aussi une base pour approfondir la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel ou l’industrialisation des modèles.
Informations Pratiques
- Frais de Scolarité
- Consulter les frais d'études
- Évaluation
Évaluation par exercices pratiques, contrôles de connaissances, travaux dirigés, présentations et projet final appliqué.
- Mode de Formation
- Hybride
- Mention & Parcours
- Mention : Intelligence artificielle et science des données
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