Programmer et automatiser des taches avec Python -Tosa

- Introduction au langage python?

• Structures de données et opérations courantes (conditions, boucles, fonctions, ...)


• Modules et packages


• Analyse des données avec les librairies Numpy & Pandas 


• Visualisation graphique des données avec la librairie Matplotlib


• Programmation orientée objet 

- Introduction à l'intelligence artificielle (Machine Learning et Deep Learning)

- Apprentissage supervisé

• Régression


• Classification : algorithme KNN (K-Nearest Neighbour)


• Exercices : vision par ordinateur

- Apprentissage non supervisé

• Regrouppement : algorithme K-Means Clustering


• Exercices : 

- Data Preprocessing

• Préparation des données :
  
  
  
  • Gestion des données manquantes
  
  
  • Gestion des données aberrantes
  
  
  • Encodage et Normalisation des données
  
  
  • Selection des variables utiles
  
  
  
  

 – Détection d'anomalies : algorithmes LOF (Local Outlier Factor) et IF (Isolation Forest)

• Fonctionnement & Domaines d'application


• Pratique :

- Réseaux de neurones & Deep Learning avec Tensorflow

• Fonctionnement et Entraînement :
  
     - Multi-couches (MLP)
  
     - A convolution  (CNN)
  
     - Récurrents     (RNN)


• Domaines d'application


• Fonctions d'activation 


• Les librairaiesTensorFlow & Keras


• Pratique : 

                - Classification de données, Regression

                - Reconnaissance d'images 

                - Fine-Tunning 

                - Time Series Forcasting 

                - NLP (Natural Language Processing)

- Gestion de projet de Machine Learning 

• Bonnes pratiques


• Analyser et améliorer les performances d'un modèle (Overfitting, Features selection, Cross Validation


• Cycle de développement d'un modèle

- Déploiement des modèles IA sur des environnements cloud, et conteneurisation avec Docker

- IA générative

• Comprendre le fonctionnement l'IA générative


• Comprendre les LLM (Large Language Model) & Transformers


• Comprendre les agents conversationnels


• Pratique :

           - Création d'agents en python basés sur GPT et autres LLMs

           - Génération d'images et de sons