Programmer et automatiser des taches avec Python -Tosa

ALIASE IA Service & Formation

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Objectifs

  • Maîtriser le langage Python et son application à l'Intelligence artificielle

  • Comprendre les bases et le fonctionnement des algorithmes du Machine Learning

  • Comprendre le Deep Learning et les différents réseaux de neurones

  • Comprendre les objectifs et les domaines d'application

  • Apprendre à développer en Python des modèles de prédiction réels, pour résoudre des problèmes concrets, en mettant en applications les algorithmes d'apprentissage automatique appropriés du Machine Learning

  • Maîtriser les librairies (Tensorflow, Keras, ...) en Deep Learning avec Python.

  • Apprendre à mener à bien un projet de mise en place d'algorithmes de Deep Learning avec Python

  • Comprendre l'IA générative et apprendre à créer des agents conversationnels en python basés sur GPT et autres LLMs

  • Comprendre la détection d'anomalies et apprendre à créer des modèles de détection d'anomalies

  • Apprendre à gérer un projet d'Intelligence artificielle (Bonnes pratiques)

  • Apprendre le déploiement des modèles IA sur des environnements cloud, et la conteneurisation avec Docker
Programme
- 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

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