Formation Devenir Développeur en Intelligence Artificielle : Maîtrisez les fondamentaux de l'IA
Acquérez les compétences clés du développement en IA. Apprenez le machine learning, le deep learning et les algorithmes essentiels. Maîtrisez les outils et langages pour créer des solutions intelligentes. Formation certifiante pour une carrière en IA.
—Évaluation des modèles de classification (précision, rappel, F1-score)
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Algorithmes de Clustering
—K-Means et K-Médoides
—Clustering hiérarchique
—Cas d'usage et interprétation des clusters
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Introduction au Deep Learning (DL)
—Neurones artificiels et réseaux de neurones (perceptron multicouche)
—Fonction d'activation et rétropropagation
—Introduction aux frameworks (TensorFlow/Keras)
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Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)
—Explorer l'architecture des CNN et leur fonctionnement interne
—Implémenter un CNN simple avec TensorFlow et Keras
—Optimiser les hyperparamètres pour améliorer la performance des modèles
—Analyser les résultats et évaluer la précision des classifications
—Utiliser des techniques de transfert learning pour des applications pratiques
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Réseaux de Neurones Récurrents (RNN)
—RNN pour les données séquentielles (NLP, séries temporelles)
—Problème de Vanishing/Exploding Gradient
—Architectures avancées : LSTM et GRU
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Traitement du Langage Naturel (NLP)
—Prétraitement du texte (tokenisation, lemmatisation)
—Embeddings de mots (Word2Vec, GloVe)
—Architectures Transformers (bases)
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Déploiement et Opérationnalisation de Modèles
—Configurer des environnements de déploiement pour les modèles IA
—Utiliser des conteneurs Docker pour standardiser les déploiements
—Implémenter des API REST pour accéder aux modèles déployés
—Surveiller les performances des modèles en production
—Gérer les mises à jour et retrain des modèles en continu
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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)
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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 :
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques de notre formation "Devenir Développeur en Intelligence Artificielle" est de développer des compétences en Machine Learning et en Deep Learning. Cela vous permettra non seulement de comprendre les principes fondamentaux de l'IA, mais aussi d'acquérir des compétences pratiques pour concevoir et optimiser des réseaux de neurones. Cette maîtrise des outils d'IA est essentielle pour répondre aux enjeux technologiques contemporains.
Un défi fréquent rencontré par les apprenants dans le domaine de l'Intelligence Artificielle est la complexité des algorithmes et leur application pratique. Beaucoup ont tendance à se perdre dans la théorie sans véritablement saisir comment appliquer ces concepts à des problèmes concrets. Cette formation a pour but de surmonter ces obstacles en offrant une approche équilibrée entre théorie et pratique, garantissant ainsi une compréhension profonde et opérationnelle des techniques enseignées.
Ce qui distingue notre formation des autres offres sur le marché est notre approche centrée sur l'application pratique des concepts d'IA. En intégrant des projets réels et des exercices pratiques tout au long des modules, tels que le Deep Learning et les algorithmes avancés de classification, nous assurons que chaque participant puisse non seulement apprendre, mais aussi appliquer immédiatement ce qu'il a acquis. Cela favorise une assimilation efficace des compétences nécessaires pour exceller dans le domaine.
Pour tirer le maximum de cette formation, nous vous recommandons de vous engager activement pendant les sessions et de ne pas hésiter à poser des questions. Profitez également des travaux de groupe et des échanges avec vos pairs, car ces interactions enrichissent l'apprentissage. En vous impliquant pleinement, vous vous donnerez les meilleures chances de maîtriser les compétences en Intelligence Artificielle qui vous ouvriront de nouvelles perspectives professionnelles.
Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle, big data
🎯
Maîtrise des fondamentaux
Acquérez une compréhension solide des principes de l'IA grâce à notre introduction pratique et accessible aux concepts clés de l'intelligence artificielle.
🧠
Compétences en Machine Learning
Développez des compétences essentielles en Machine Learning, y compris la régression et la classification, pour résoudre des problèmes complexes du monde réel.
🔍
Algorithmes avancés
Explorez des algorithmes de classification avancés et de clustering, vous permettant de traiter des ensembles de données variés et de découvrir des insights précieux.
💡
Introduction au Deep Learning
Initiez-vous au Deep Learning, une technologie transformative, et apprenez à concevoir et optimiser des réseaux de neurones pour des applications innovantes.
🚀
Déploiement de solutions IA
Acquérez les compétences nécessaires pour déployer et superviser des solutions d'IA, augmentant ainsi les performances et la productivité de votre entreprise.
👥
Formation inter-entreprises
Bénéficiez d'une formation inter-entreprises, favorisant l'échange d'expériences et de bonnes pratiques entre professionnels de divers horizons.
Compétences acquises
Maîtriser les algorithmes de Machine Learning
Appliquer et évaluer des algorithmes de régression, classification et clustering (Supervisé/Non Supervisé) sur des jeux de données variés, en utilisant des bibliothèques telles que Scikit-learn.
Concevoir et optimiser des réseaux de neurones
Développer des modèles de Deep Learning (CNN, RNN, Transformers) avec TensorFlow/Keras pour des tâches de vision par ordinateur, traitement du langage naturel et données séquentielles.
Préparer et manipuler des données pour l'IA
Collecter, nettoyer, transformer et pré-traiter différents types de données (numériques, textuelles, images) afin de les rendre exploitables pour l'entraînement de modèles d'IA.
Déployer et superviser des solutions d'IA
Mettre en production des modèles d'IA, les monitorer et prendre en compte les aspects éthiques et les biais pour assurer une IA responsable et pérenne.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Développeurs Python
Ingénieurs Data & Statisticiens
Futurs experts en IA
Profils scientifiques/techniques
Prérequis
Aucun prérequis spécifique. Les participants devront cependant avoir une bonne compréhension des bases de la programmation et de l'informatique.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue à travers des exercices et des projets
Examens écrits et pratiques pour évaluer les compétences acquises
Projet final pour démontrer la capacité à appliquer les connaissances en IA
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO 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.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« Après la formation, il a commencé à développer des modèles de machine learning pour analyser les données clients et améliorer les services. »
« Elle a appliqué ses compétences en deep learning pour créer un système de recommandation qui a augmenté les ventes. »
Questions fréquentes
- Notions de programmation (idéalement Python) : variables, boucles, fonctions.
- Compréhension des concepts mathématiques de base (algèbre linéaire, statistiques descriptives).
- Curiosité pour l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.
- Un ordinateur portable fonctionnel (Windows, macOS ou Linux).
- Une connexion Internet stable pour accès aux ressources et installation des outils.
- Un environnement de développement Python installé (Anaconda recommandé).
- Les bibliothèques Python nécessaires seront précisées en début de formation (NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib).
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
Nous utilisons Python comme langage principal, ainsi que des bibliothèques telles que TensorFlow, Keras et scikit-learn pour le Machine Learning et le Deep Learning.
Oui, vous obtiendrez une certification après avoir réussi les évaluations et le projet final.
La formation est conçue pour les débutants et les personnes avec une expérience en informatique ou en IA. Nous nous assurerons que tous les participants soient à l'aise avec les concepts et les outils présentés.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
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