Shopping cart
Your cart empty!
Intélligence Artificielle
Formation Développer des applications d'Intelligence Artificielle et Machine Learning Big Data
Découvrez comment développer des applications d'Intelligence Artificielle et Machine Learning pour analyser et gérer les données massives de votre entreprise. Apprenez à maîtriser les outils clés du Big Data et des algorithmes ML/IA pour optimiser vos modèles et devenir expert en IA.
Réponse sous 24h ouvrées
2835 € HTHT / personne
Durée21 h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
- Développer des applications de Machine Learning et IA sur des données massives
- Maîtriser les outils clés du Big Data et des algorithmes ML/IA
- Appliquer les algorithmes ML/IA pertinents pour résoudre des problèmes d'entreprise
- Optimiser et déployer des modèles IA efficaces
01.Introduction au Big Data, ML et IA
- —Définition et enjeux du Big Data dans l'IA et le ML
- —Panorama des applications et cas d'usage (reconnaissance d'images, NLP)
- —Architecture générale des systèmes Big Data (Hadoop, Spark)
02.Bases de Python pour la Data Science
- —Rappels fondamentaux de Python (structures de données, fonctions)
- —Manipulation de données avec NumPy et Pandas
- —Visualisation de données avec Matplotlib et Seaborn
03.Collecte et Stockage de Données Massives
- —Sources de données (bases de données relationnelles et NoSQL)
- —Introduction à HDFS (Hadoop Distributed File System)
- —Principes d'ingestion de données (Flume, Sqoop)
04.Traitement et Pré-traitement Big Data avec Spark
- —Introduction à Apache Spark (concepts, architecture)
- —Manipulation de RDDs et DataFrames avec PySpark
- —Nettoyage et transformation des jeux de données massifs
05.Algorithmes de Machine Learning supervisé
- —Régression linéaire et logistique
- —Arbres de décision et forêts aléatoires
- —Évaluation des modèles (accuracy, précision, rappel, F1-score)
06.Algorithmes de Machine Learning non supervisé
- —Clustering (K-Means, DBSCAN)
- —Réduction de dimension (PCA, t-SNE)
- —Détection d'anomalies
07.Fondamentaux du Deep Learning et Réseaux de Neurones
- —Neurones artificiels, fonctions d'activation
- —Réseaux de neurones feed-forward, rétropropagation
- —Introduction aux frameworks (TensorFlow, Keras)
08.Réseaux de Neurones Convolutionnels (CNN)
- —Architecture des CNN (couches de convolution, pooling)
- —Applications en vision par ordinateur (classification d'images)
- —Transfer Learning et modèles pré-entraînés
09.Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) et NLP
- —Architecture des RNN (LSTM, GRU)
- —Traitement du Langage Naturel (NLP)
- —Embedding de mots (Word2Vec, GloVe)
10.Optimisation et Déploiement de Modèles ML/IA
- —Optimisation des hyperparamètres (Grid Search, Random Search)
- —Gestion du cycle de vie des modèles (MLflow)
- —Déploiement de modèles en production (API REST)
11.Évaluation et Monitoring des Systèmes IA
- —Métriques avancées et interprétabilité des modèles (SHAP, LIME)
- —Monitoring de la performance et dérive des données
- —Bonnes pratiques de MLOps
12.Cas Pratiques et Projet de Synthèse
- —Revue de cas d'usage réels Big Data, ML et IA
- —Conception et développement d'une application IA bout-en-bout
- —Présentation des projets et retours d'expérience
Développer applications ML/IA sur Big Data
Concevoir, développer et déployer des applications d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle robustes, capables de traiter et d'exploiter efficacement des volumes massifs de données.
Maîtriser les outils clés du Big Data et ML
Utiliser Apache Spark pour le traitement distribué de données, ainsi que les librairies Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) pour l'implémentation d'algorithmes de ML et de Deep Learning.
Appliquer les algorithmes ML/IA pertinents
Sélectionner et implémenter les algorithmes de Machine Learning (régression, classification, clustering) et de Deep Learning (CNN, RNN) adaptés à diverses problématiques de données massives.
Optimiser et déployer des modèles IA
Évaluer, optimiser et mettre en production des modèles d'IA, en assurant leur performance et leur maintenabilité dans un environnement Big Data, en exploitant les principes MLOps. ```
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
Simuler mon financement
Ils ont suivi cette formation
Rejoignez nos participants et développez vos compétences avec les experts IMI.
Points forts de la formation
Développer des applications d'Intelligence Artificielle et Machine Learning Big Data — pourquoi la choisir ?
🎯
Pratique du Big Data
Développez des applications IA sur des données massives en utilisant des outils comme Spark, garantissant une maîtrise des technologies actuelles.
🔍
Algorithmes ciblés
Apprenez à appliquer des algorithmes de Machine Learning supervisé et non supervisé pour résoudre des problèmes concrets en entreprise.
🧠
Expertise en Python
Acquérez des bases solides en Python pour la Data Science, un langage incontournable pour le développement d'applications IA.
🚀
Optimisation des modèles
Découvrez comment optimiser et déployer efficacement vos modèles IA, garantissant une application pratique immédiate dans votre contexte professionnel.
👥
Formation inter-entreprise
Participez à une formation inter-entreprise, favorisant le partage d'expériences et de bonnes pratiques entre pairs de différents secteurs.
📈
Approche orientée résultats
Axée sur des objectifs concrets, cette formation vous prépare à développer des solutions IA qui répondent aux besoins spécifiques de votre entreprise.
Thématique
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Développer des applications d'Intelligence Artificielle et Machine Learning Big Data.
Poser une questionVous apprendrez à utiliser des outils tels que Python, R, TensorFlow, Keras et Scikit-learn pour développer des applications de Machine Learning et IA.
Formez-vous avec les meilleurs experts IMI Executive Solutions.
Développer des applications d'Intelligence Artificielle et Machine Learning Big Data vous intéresse ?
Obtenez un devis personnalisé sous 24h — inter, intra ou sur-mesure.
Développer des applications d'Intelligence Artificielle et Machine Learning Big Data vous intéresse ?
Obtenez un devis personnalisé sous 24h — inter, intra ou sur-mesure.
Financement
Financer Développer des applications d'Intelligence Artificielle et Machine Learning Big Data
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Développer des applications d'Intelligence Artificielle et Machine Learning Big Data. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l’alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
En savoir plus
FAF
Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
En savoir plus
FranceTravail
Des aides pour les demandeurs d’emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
En savoir plus
Employeur
Votre entreprise peut financer votre formation.
Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.
En savoir plus
Région
Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
En savoir plus
FNE Formation
Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
En savoir plusBesoin d'aide pour choisir votre dispositif ?
Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Témoignages
Avis sur Développer des applications d'Intelligence Artificielle et Machine Learning Big Data
5.0/5· 3 avis vérifiés
“Je cherchais une montée en compétences rapide sur Développer des applications d'Intelligence Artificielle… — c'est exactement ce que j'ai obtenu. Programme bien calibré, supports clairs, formateur disponible.”
RC
Romain C.
Chargé·e de clientèle · Association caritative
“Formation Développer des applications d'Intelligence Artificielle… suivie à distance, ce qui m'arrangeait bien vu mon emploi du temps chargé. La qualité pédagogique n'a rien à envier au présentiel.”
IG
Isabelle G.
Responsable qualité · Cabinet de conseil
“Grâce à Développer des applications d'Intelligence Artificielle…, j'ai enfin une vision claire et opérationnelle du sujet. Six mois après, je m'en sers au quotidien. Vraiment utile.”
MT
Marc T.
Ingénieur·e d'affaires · Collectivité territoriale
IMI en chiffres
Satisfaction96%
Taux de réussite94%
À propos d'IMIEn savoir plus sur IMI
L'expertise IMI au service de votre développement professionnel
Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
- Certifié Qualiopi
- Formateurs experts
- 100% opérationnel
Notre approche
Des formations pensées par des experts pour répondre aux réalités de chaque métier.
- Personnalisé & sur-mesure
- +10 ans d'expertise
- Résultats mesurables
FAQ
Questions fréquentes
Une question sur Développer des applications d'Intelligence Artificielle et Machine Learning Big Data ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
Contacter un conseiller- Connaissances de base en programmation (Python recommandé).
- Familiarité avec les concepts fondamentaux de l'algèbre linéaire et des statistiques.
- Compréhension des principes du Big Data (non indispensable mais un plus).
Inscrivez-vous à Développer des applications d'Intelligence Artificielle et Machine Learning Big Data
Rejoignez les 1 200+ professionnels qui ont déjà boosté leurs compétences grâce à cette formation.
Réponse sous 24h · Certifié Qualiopi · Sans engagement