Formation Devenir Développeur en Intelligence Artificielle : Maîtrisez les fondamentaux de l'IA

01.Introduction à l'IA et Python pour le ML

• —Définition et histoire de l'IA, IA Faible/Forte
• —Écosystème des outils et langages (Python, bibliothèques ML)
• —Bases de Python pour la science des données (Numpy, Pandas)

02.Fondamentaux du Machine Learning (ML)

• —Principe du Machine Learning : supervisé, non supervisé, par renforcement
• —Concepts clés : entraînement, validation, test
• —Préparation des données : nettoyage, transformation, encodage

03.Régression et Classification Linéaire

• —Régression linéaire : modèle, évaluation (RMSE, MAE)
• —Classification linéaire : Régression logistique
• —Application avec Scikit-learn

04.Algorithmes de Classification avancés

• —Arbres de décision et forêts aléatoires
• —SVM (Support Vector Machines)
• —Évaluation des modèles de classification (précision, rappel, F1-score)

05.Algorithmes de Clustering

• —K-Means et K-Médoides
• —Clustering hiérarchique
• —Cas d'usage et interprétation des clusters

06.Introduction au Deep Learning (DL)

• —Neurones artificiels et réseaux de neurones (perceptron multicouche)
• —Fonction d'activation et rétropropagation
• —Introduction aux frameworks (TensorFlow/Keras)

07.Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)

08.Réseaux de Neurones Récurrents (RNN)

• —RNN pour les données séquentielles (NLP, séries temporelles)
• —Problème de Vanishing/Exploding Gradient
• —Architectures avancées : LSTM et GRU

09.Traitement du Langage Naturel (NLP)

• —Prétraitement du texte (tokenisation, lemmatisation)
• —Embeddings de mots (Word2Vec, GloVe)
• —Architectures Transformers (bases)

10.Déploiement et Opérationnalisation de Modèles

11.Éthique, Biais et Interprétabilité en IA

• —Enjeux éthiques de l'IA (biais, équité, vie privée)
• —Explicabilité des modèles (XAI)
• —IA responsable et régulations (RGPD, AI Act)

12.Projet Pratique et Cas d'Usage

• —Mise en œuvre d'un projet ML/DL de bout en bout
• —Sélection du modèle et optimisation
• —Présentation des résultats et bonnes pratiques
• —Compétences :