Ce cours propose une introduction pratique au Machine learning (apprentissage automatique) et au Deep learning (apprentissage profond) afin de mieux saisir quels sont ses domaines d'application et les différences dans ses champs d'application.
Durée
2 jours
Horaire
Voir les dates de formations pour plus de détails
Tarif régulier
1 035 $
Tarif préférentiel
Un tarif préférentiel est accordé pour chacun des cours aux organismes publics, aux membres de certaines associations ainsi qu’aux entreprises ayant une entente avec Technologia (voir FAQ). Pour la liste complète des entités admissibles, consulter la section « Tarification » des FAQ. Notez également qu’aucun tarif préférentiel n’est accordé pour les formations en ligne. Les rabais accordés sur les formations ne peuvent être cumulables avec aucune autre promotion.
930 $
Objectifs de la formation
À la fin de cette formation, vous serez capables de collaborer à la prise de décisions impliquant des notions et des principes d’intelligence artificielle (Machine learning et Deep learning) dans le cadre de projets d’entreprise.Clientèle visée
Programmeurs, analystes programmeurs, chargés de projets en TI, directeurs TIPréalables
Le participant devra être en mesure de s’appuyer sur des bases de programmation et de mathématique (algèbre linéaire, probabilités statistiques). Une connaissance de base de la programmation Python et de l’environnement Jupyter est un atout.Formateurs
Accréditations et associations partenaires
Architecture de la formation
Formation éligible aux subventions de SCALE AI
- Comment intégrer l'intelligence artificielle en entreprise :
- Quelles sont les applications de l'Intelligence Artificielle en entreprise
- Comment constituer une équipe AI
- Quelles sont les compétences et les étapes nécessaires à la mise en œuvre d’un projet AI.
- Sur quelles données s’appuyer : internes à l’entreprise, acquises à l’extérieur
- Théorie et applications :
- Qu'est-ce que le Machine learning : les principes de l’apprentissage automatique et les concepts à connaître
- Entraînement supervisé, non supervisé
- Exemples d’usages du machine learning : classification, régression, reconnaissance d’images
- Les modèles d’apprentissage machine traditionnels : linéaire, arbre de décision, SVM, etc.
- Quels sont les modèles de Deep Learning: Transfert Learning et réseaux récurrents
- Mise en oeuvre :
- Programmation en langage Python
- Librairies et outils
- Plateformes locales et Cloud
Déroulement des unités d'apprentissage (UA)
- UA 1 – Quelles sont les bases de l’apprentissage machine
À la fin de cette unité d’apprentissage, les participants seront capables de décrire sommairement les composantes de base d’un problème d’apprentissage en IA.
- UA 2 – Les algorithmes d’apprentissage automatique
À la fin de cette unité d’apprentissage, les participants seront capables de décrire les principaux algorithmes utilisés en IA pour résoudre des problèmes simples.
- UA 3 – Quelles sont les étapes d’un projet IA en entreprise
À la fin de cette UA, le participant sera capable de décrire le processus de préparation de données textuelles en tenant compte de la présence potentielle de biais.
- UA 4 – Qu'est-ce qu'un réseau de neurones (ou réseau neuronnal)
À la fin de cette unité d’apprentissage, les participants seront capables de décrire les caractéristiques de l’apprentissage profond.
- UA 5 – Qu'est-ce qu'un réseaux de neurones récurrents et à convolution
À la fin de cette unité d’apprentissage, les participants seront capables de décrire les caractéristiques des réseaux de neurones récurrents et à convolution.
- UA 6 – Quels sont les risques et les impacts de l’IA
À la fin de cette unité d’apprentissage, les participants seront sensibilisés aux risques associés à l’utilisation naïve ou frauduleuse de l’intelligence artificielle.
Si vous avez des questions sur les modalités d'inscription, d'annulation, les horaires, la langue d'enseignement, etc. vous trouverez des réponses dans notre FAQ.
Détails pédagogiques
Méthode pédagogique
Pratique : 20% Théorique : 80%
Type de cours
Développement de compétences
Développement d'habiletés et intégration de connaissances
Aide à la décision
Connaissances de base
Notes relatives à la formation
Les séances publiques ne sont pas prises en compte par Scale AI pour l'attribution de subventions. Seules les versions sur-mesure de ces formations le sont.
Formation privée en entreprise
Vous êtes plusieurs à vouloir suivre une formation en particulier dans votre entreprise? Si vous êtes plus de 8 personnes, nous pouvons nous déplacer à vos bureaux pour vous donner votre formation en privé. Contactez-nous pour plus de détails ou demandez-nous une soumission en ligne.
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2 jours
Horaire
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Tarif régulier
1 035 $
Tarif préférentiel
Un tarif préférentiel est accordé pour chacun des cours aux organismes publics, aux membres de certaines associations ainsi qu’aux entreprises ayant une entente avec Technologia (voir FAQ). Pour la liste complète des entités admissibles, consulter la section « Tarification » des FAQ. Notez également qu’aucun tarif préférentiel n’est accordé pour les formations en ligne. Les rabais accordés sur les formations ne peuvent être cumulables avec aucune autre promotion.
930 $
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