Premières bases en IA avec scikit-learn
Public admis
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Objectifs de la formation
● Comprendre les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et l’ utilisation de la bibliothèque scikit-learn.
● Savoir préparer et transformer les données afin de les rendre exploitables par les algorithmes de machine learning.
● Créer et entraîner des modèles simples de régression et de classification avec scikit-learn.
● Évaluer les performances des modèles grâce aux métriques appropriées et à la validation croisée.
● Optimiser les modèles et intégrer un pipeline de traitement complet.
● Mettre en pratique les compétences acquises sur un jeu de données réel pour renforcer la compréhension et l’autonomie.
| Tarif |
A partir de 1 200,00 € |
| Durée | 1 jour 7 Heures |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 1 200,00 € |
| Durée | 1 jour 7 Heures |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
La formation "Premières bases en IA avec scikit-learn" est conçue pour donner aux apprenants les compétences fondamentales nécessaires à l’utilisation de scikit-learn, l’une des bibliothèques phares en machine learning Python. À travers une approche pratique etprogressive, les participants découvriront comment préparer leurs données, construire desmodèles simples, évaluer leur pertinence et améliorer leurs performances.
Adaptée à un public ayant déjà des notions de base en programmation Python et en datascience, cette formation offre un apprentissage structuré, allant des fondements de scikit-learn jusqu’à la mise en œuvre sur un jeu de données concret. L’objectif est de permettre aux stagiaires d’acquérir rapidement les compétences essentielles pour intégrer des techniques de machine learning dans leurs projets professionnels.
Programme
Matin : Fondamentaux
1. Introduction à scikit-learn et à l’Apprentissage Automatique
Présentation de scikit-learn, contexte d’utilisation, positionnement dans l’écosystème Python. Panorama des tâches d’ apprentissage supervisé : régression et classification.
2. Mise en Place de l’Environnement de Travail
Configuration de l’environnement Python, installation de scikit-learn, organisation du code et bonnes pratiques.
3. Création de Modèles Simples en Régression et Classification
Découverte des algorithmes de base (régression linéaire, k-plus proches voisins, arbres de décision), entraînement de modèles simples et interprétation des résultats initiaux.
4. Préparation des Données et Pipelines de Traitement
Utilisation de scikit-learn pour nettoyer, transformer et normaliser les données. Introduction aux pipelines pour chaîner les étapes de préparation et de modélisation, assurant une meilleure reproductibilité et maintenabilité.
Après-midi : Techniques Avancées et Mise en Pratique
1. Évaluation et Optimisation des Modèles
Introduction aux métriques de performance (MSE, précision, rappel, F1-score…), sélection et utilisation de la validation croisée, ajustement des hyperparamètres (Grid Search, Randomized Search).
2. Atelier Pratique sur un Jeu de Données Réel
Mise en application des concepts vus le matin : préparation d’ un jeu de données réel, entraînement de plusieurs modèles, évaluation, comparaison, et optimisation des performances. Les participants travailleront en autonomie ou en petits groupes, avec un accompagnement pédagogique.
3. Conclusion et Échanges sur les Applications Futures
Retour d’expérience sur les réalisations de la journée, discussion sur les pistes d’amélioration, partage de ressources supplémentaires (documentation, tutoriels, communautés en ligne). Présentation d’applications possibles en contexte professionnel et voies pour aller plus loin (modèles plus avancés, intégration avec d’autres outils, apprentissage non supervisé, deep learning).
Prérequis
Avoir des connaissances en Python.
Public
Cette formation s’adresse à des profils déjà sensibilisés au monde de la data (analystes, data scientists juniors, développeurs…) qui souhaitent approfondir leurs connaissances en apprentissage automatique.
- Niveau Intermédiaire
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Objectifs de la formation
- Identifier les opportunités de l’intelligence artificielle et du machine learning pour votre entreprise ou service
- Définir les facteurs clés de succès d’un projet d’intelligence artificielle et tenir compte des enjeux légaux et éthiques qui s’y rattachent
- Explorer une méthodologie reconnue de conduite de projet IA basée sur le machine learning Canvas afin d’optimiser vos chances de succès
- Expérimenter le workflow complet d’un projet de type proof of concept à l’aide d’une plateforme automatisée simplement paramétrable
| Tarif |
A partir de 1 590,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Découvrir et exploiter les outils d'IA pour enrichir et personnaliser l'apprentissage.
- Développer des stratégies pour intégrer efficacement l'IA dans les pratiques pédagogiques.
- Planifier et gérer la transformation digitale avec l'IA.
| Tarif |
A partir de 1 200,00 € |
| Durée |
1j / 7h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
Mettre en pratique les connaissances acquises lors des 3 premières journées de formation de formateur : notions fondamentales et gestion de groupe - Réaliser un projet complet de formation – Maîtriser les fondamentaux de la gestion d’une formation à distance| Tarif |
A partir de 1 550,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
Découvrir les fonctionnalités des nouvelles technologies dans Adobe. Découvrir les IA utilisées dans la création graphique.| Tarif |
A partir de 1 475,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
Approfondir l’utilisation de ChatGPT à travers des notions avancées et des ateliers pratique afin d’être en mesure de maîtriser pleinement ChatGPT et de l'utiliser efficacement dans des projets et tâches quotidiennes.
A l'issue de la formation, le stagiaire sera capable de :
- Explorer différents prompts de base et plus avancés pour en comprendre le fonctionnement et apprendre à en rédiger d'autres
- Apprendre comment construire des prompts plus efficaces et appliquer une méthode. - Rédiger des prompts plus personnels dans les domaines de la rédaction ou de la synthèse et expérimenter leurs effets
- Utiliser l'API de ChatGPT via le Playground, et mieux savoir contrôler les réponses avec le prompt "system"
- Utiliser la puissance du "code interpreter" pour effectuer des tâches complexes et de l'analyse de données
- Explorer des extensions Chrome/Edge pour améliorer l'interface de ChatGPT de base proposée par OpenAI. - Explorer des plugins pour ChatGPT et sélectionner les plus utiles pour des besoins spécifiques.
METHODES ET OUTILS PEDAGOGIQUES
- Alternance exposés théoriques et exercices pratiques (80% de pratique)
- Support de cours adapté
- Assistance téléphonique gratuite et illimitée
EVALUATION
Evaluation formative au travers de nombreux exercices tout au long de la formation permettant de valider les compétences acquises
Attestation de stage
Emargement quotidien d’une feuille de présence
ACCESSIBILITE AUX PERSONNES HANDICAPEES
Pour tout besoin d’accessibilité, contactez Véronique Constantin, référente handicap : v.constantin@cit.fr et/ou consultez nos capacités d'adaptation https://www.cit.fr/uploads/media/LivretAccueilHandicap.pdf
Public concerné
Toute personne ayant suivi le niveau 1 ou ayant des connaissances similaires et souhaitant approfondit ses connaissances sur ChatGPT
Pré-requis
Avoir suivi la formation « ChatGPT Comprendre et utiliser l’assistant IA », maîtrise des outils bureautiques
| Tarif |
A partir de 650,00 € |
| Durée |
1 jour(s) |
| Modes |
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ChatGPT, CodeGPT et GitHub Copilot – Devenez un développeur augmenté par l’IA
Proposé par ENI Service
Objectifs de la formation
- Comprendre les bases de l'IA et leurs applications dans le développement logiciel.
- Maîtriser l'utilisation de ChatGPT pour générer du code et résoudre des problèmes de développement logiciel.
- Utiliser efficacement GitHub Copilot et CodeGPT pour améliorer la productivité du développement.
- Identifier les limites des IA génératives dans le contexte du développement logiciel et savoir les surmonter.
- Appliquer des techniques de refactorisation pour améliorer la lisibilité et la maintenabilité du code à l’aide de l’IA générative.
- Concevoir et implémenter des tests unitaires et d'intégration à l'aide de l’IA générative pour garantir la qualité du code.
| Tarif |
A partir de 2 490,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
Mettre en pratique les connaissances acquises lors des 3 premières journées de formation de formateur : notions fondamentales et gestion de groupe - Réaliser un projet complet de formation – Maîtriser les fondamentaux de la gestion d’une formation à distance| Tarif |
A partir de 875,00 € |
| Durée |
1j / 7h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Comprendre ce qu’est l’IA, la data, et être en mesure d’interagir avec confiance avec les équipes data d’une organisation
- Analyser le potentiel et les limites de la GenAI dans la gestion de projet
- Concevoir des workflows et des processus efficaces alimentés par l'IA
- Appliquer des techniques de prompt engineering pour résoudre des défis réels de project management
- Évaluer les outils et les solutions d'IA générative et déterminer s'ils conviennent à des contextes de projet spécifiques
- Créer un plan d'intégration des outils IA pour des frameworks ou référentiels de gestion de projet existants
| Tarif |
A partir de 1 800,00 € |
| Durée |
2 jours |
| Modes |
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Intelligence Artificielle et IA Générative pour les Professionnels de l'Immobilier
Proposé par MASTER FORMATION
Objectifs de la formation
- Mémoriser les concepts fondamentaux de l'IA et des IA génératives
- Comprendre l'utilisation de l'IA générative dans le secteur immobilier
- Appliquer les outils d'IA pour des tâches spécifiques telles que la prédiction de prix et l'automatisation administrative
- Analyser les données immobilières à l'aide d'outils d'IA
- Évaluer les avantages des différentes solutions d'IA pour améliorer les processus immobiliers
- Créer des campagnes marketing et des expériences client personnalisées avec l'IA générative
| Tarif |
A partir de 320,00 € |
| Durée |
1j / 7h |
| Modes |
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Intelligence artificielle (IA) : déployer le modèle d’apprentissage le plus adapté aux besoins de l’entreprise
Proposé par DEMOS
Objectifs de la formation
- Avoir une vision claire et précise de l’intelligence artificielle (IA)
- Comprendre les principaux modèles d’apprentissage du machine learning (supervisé, non supervisé, par renforcement) et les principes du deep learning (réseaux de neurones)
- Déterminer le modèle d’apprentissage le plus adapté aux problématiques et aux besoins de l’entreprise
- Utiliser une plateforme de prototypage et de déploiement d’une solution IA sans écrire une ligne de code (no-coding)
| Tarif |
A partir de 1 690,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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