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Formations Machine Learning - Intelligence Artificielle

Formation Machine Learning : Maîtrisez AWS, Azure, Python et Google Cloud

Exploitez AWS, Azure et Google Cloud pour un Machine Learning à haute performance.

Niveau :

Satisfaction de nos apprenants en 2024 : 98%
Taux d’assiduité : 100%

Tout savoir sur votre formation :

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Vous proposez 3 dates au choix et votre formateur vous confirme la date souhaitée.

En présentiel dans votre entreprise, dans l’un de nos 54 centres de formation ou en distanciel par visioconférence.

Formations individuelles sur-mesure
ou
Formations Intra entreprise sur-mesure.

Éligible aux Financements :
OPCO, Entreprise, France Travail...
Formation non prise en charge par le CPF.

Contexte de la formation

Vous cherchez à renforcer votre expertise en Machine Learning et à décrocher la certification AWS Machine Learning – Specialty ? Vous voulez maîtriser les solutions de Deep Learning d’AWS, Microsoft Azure, Python et Google Cloud ? Alors ne cherchez pas plus loin. Cette formation est conçue pour vous.

Dans le monde d’aujourd’hui, où les données sont reines, le Machine Learning est devenu une compétence essentielle. Il vous permet de comprendre et d’exploiter le pouvoir de l’IA pour optimiser les performances et prendre des décisions informées. Que vous soyez développeur, data scientist ou ingénieur, les compétences en Machine Learning vous permettent non seulement de vous démarquer dans votre domaine, mais aussi d’accélérer votre carrière. Cette formation vous préparera à la certification AWS Machine Learning – Specialty, reconnue dans l’industrie et qui témoigne de votre expertise. Outre les bénéfices professionnels, vous développerez une compétence précieuse qui vous permettra de comprendre et de façonner le monde numérique de demain.

Mais ne nous arrêtons pas là. Allons plus loin dans la découverte de cette formation.

Avec Expertisme, Organisme de Formation certifié QUALIOPI, vous apprendrez à déployer, gérer et optimiser vos modèles de Machine Learning. Vous explorerez les solutions de Deep Learning d’AWS, développerez vos compétences en utilisant Microsoft Azure, Python, et Google Cloud et vous vous familiariserez avec des outils comme TensorFlow, scikit-learn, et Elastic Stack. Votre Formateur Expert Métier, avec son expérience et son savoir-faire, vous guidera à travers les complexités du Machine Learning et du Deep Learning. Vous apprendrez à optimiser vos algorithmes et à industrialiser vos modèles de Machine Learning, de l’état de l’art à la production, en intégrant les statistiques et les processus de classification. Cette formation est non seulement adaptée à vos besoins, mais elle est aussi efficace, vous fournissant des compétences pratiques que vous pourrez mettre en œuvre immédiatement.

Alors n’attendez plus. Donnez-vous l’avantage professionnel que vous méritez. Inscrivez-vous à notre formation en Machine Learning et préparez-vous à la certification AWS Machine Learning – Specialty. Équipez-vous pour le futur avec Expertisme.

À qui s’adresse cette formation ?

Cette formation s’adresse à une variété de professionnels souhaitant se spécialiser ou se perfectionner dans le domaine du Machine Learning. En premier lieu, les développeurs, data scientists et ingénieurs Big Data y trouveront un programme complet pour renforcer leurs compétences en apprentissage automatique, optimisation d’algorithmes et gestion de modèles en production.

Les chefs de projet impliqués dans le déploiement et l’application de modèles de Machine Learning peuvent également tirer profit de cette formation pour mieux piloter leurs initiatives.

De même, les ingénieurs DevOps, architectes techniques et responsables SI qui veulent comprendre les mécanismes du Machine Learning pour la gestion de projets de transformation numérique et de sécurité des infrastructures trouveront des modules adaptés à leurs besoins.

Enfin, cette formation est aussi pertinente pour les individus motivés par la data, souhaitant se reconvertir ou améliorer leurs compétences dans ce domaine en plein essor.

Pré-requis

Avoir des connaissances de base en statistiques et en mathématiques
Être familiarisé avec les concepts de Machine Learning
Avoir des compétences en programmation, en particulier en Python
Posséder des compétences pratiques avec des outils et des librairies tels que scikit-learn, Pandas et Jupyter
Avoir des notions sur le cloud, comme AWS ou Azure
Avoir une compréhension de base en DevOps et en conteneurisation
Être muni d’un ordinateur relié à Internet, possédant une caméra, un micro et un haut-parleur.

Objectifs

  • Comprendre et maîtriser les principes et techniques fondamentales du Machine Learning et du Deep Learning, incluant l’algèbre linéaire, l’analyse différentielle et les algorithmes d’optimisation
  • Savoir préparer et explorer les données à l’aide d’outils spécialisés comme Azure Machine Learning et Scikit-Learn, et à mettre en œuvre des techniques de régression, de classification et de validation croisée
  • Acquérir les compétences nécessaires pour manipuler les données avec Spark, configurer Kubeflow, et appliquer le Deep Learning à travers des frameworks comme TensorFlow et Keras
  • Développer la capacité à ajuster les hyper-paramètres et moduler les fonctions de coût en fonction des besoins spécifiques d’un projet
  • S’initier aux meilleures pratiques en matière de MLOps et DevOps pour l’entraînement et le déploiement de modèles, y compris l’utilisation du déploiement cloud
  • Consolider les acquis grâce à un accompagnement post-cours, avec un accès à des ressources de renforcement et un suivi personnalisé

Programme

  • 1. FONDAMENTAUX DU MACHINE LEARNING
    • Présentation générale du Machine Learning et du Deep Learning
    • Introduction à AWS et ses outils dédiés au Machine Learning (Amazon SageMaker, AWS Glue, AWS Lambda, AWS Batch)
    • Explication de l’importance commerciale de l’IA, du ML et du DL
    • Présentation des défis courants associés au Machine Learning et au Deep Learning
  • 2. DÉVELOPPEMENT DE MODÈLES DE RÉSEAUX DE NEURONES
    • Compréhension des différents types de problèmes de Machine Learning
    • Approfondissement des méthodes d’apprentissage supervisé (arbres de décision, forêts aléatoires, KNN, régression logistique, SVM)
    • Mise en perspective de la gestion des données manquantes
    • Utilisation de bibliothèques comme Scikit-learn pour la régression et la classification
    • Pratiques d’ingénierie des features et de validation croisée
  • 3. INTRODUCTION AU MLOPS ET DEVOPS
    • Approfondissement des architectures CNN et RNN
    • Utilisation d’outils comme TensorFlow et Keras pour le développement de réseaux de neurones
    • Création et déploiement de modèles sur AWS
    • Pratique de la mise en œuvre d’algorithmes de descente de gradient
    • Expérimentation des laboratoires pratiques
  • 4. OPTIMISATION DES ALGORITHMES
    • Compréhension de l’importance de l’automatisation des workflows
    • Utilisation d’outils comme Kubernetes et Kubeflow pour le déploiement des modèles à grande échelle
    • Présentation des meilleures pratiques MLOps et DevOps
  • 5. MISE EN PRODUCTION ET MONITORING DES MODÈLES
    • Compréhension de la nécessité d’optimiser les algorithmes
    • Utilisation d’outils comme TensorFlow et Scikit-learn pour l’optimisation des algorithmes
    • Approche de l’optimisation des algorithmes via des méthodes comme la descente de gradient
    • Discussion sur les meilleures pratiques pour maintenir et surveiller les modèles en production
    • Présentation des outils pour le monitoring des modèles (Elastic Stack)
    • Préparation à l’industrialisation des modèles de Machine Learning

Version 4. Mise à jour le 01/01/2025
© EXPERTISME – Groupe SELECT® 2025 Tous droits réservés. Les textes présents sur cette page sont soumis aux droits d’auteur.

Quelle formation est faite pour vous selon votre problématique ?

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Points forts de la formation

  • Votre plan pédagogique de formation sur-mesure avec l’évaluation initiale de votre niveau de connaissance du sujet abordé
  • Des cas pratiques inspirés de votre activité professionnelle, traités lors de la formation
  • Un suivi individuel pendant la formation permettant de progresser plus rapidement
  • Un support de formation de qualité créé sur-mesure en fonction de vos attentes et des objectifs fixés, permettant un transfert de compétences qui vous rende très rapidement opérationnel
  • Les dates et lieux de cette formation sont à définir selon vos disponibilités
  • Animation de la formation par un Formateur Expert Métier
  • La possibilité, pendant 12 mois, de solliciter votre Formateur Expert sur des problématiques professionnelles liées au thème de votre formation
  • Un suivi de 12 mois de la consolidation et de l’évolution de vos acquis.

FAQ – Questions fréquentes sur notre formation

    Approche pédagogique

    L’approche pédagogique a été construite sur l’interactivité et la personnalisation : Présentation illustrée et animée par le Formateur Expert, partage d’expériences, études de cas, mise en situation réelle.
    Tous les supports sont fournis par support papier, mail ou clé USB à chaque stagiaire.

    Méthodologie pédagogique employée :
    Chaque formation en présentiel ou en distanciel est animée par un Formateur Expert Métier sélectionné selon ses compétences et expériences professionnelles. Apport d’expertise du Formateur, quiz en début et fin de formation, cas pratiques, échanges d’expérience. Accès en ligne au support de formation.

    Méthodes utilisées et évaluation :
    Evaluation et positionnement lors de la définition du projet pédagogique avec le(s) stagiaire(s). Un QCM est donné aux stagiaires le dernier jour de la formation pour valider leurs apprentissages. Une correction collective est effectuée par le Formateur. Une évaluation de fin de stage en direct est organisée entre le Formateur et le(s) stagiaire(s) pour recueillir et prendre en compte leurs appréciations. Une attestation de fin de stage est remise aux stagiaires.

    Accessibilité

    Toute demande spécifique à l’accessibilité de la formation par des personnes handicapées donnera lieu à une attention particulière et le cas échéant une adaptation des moyens de la formation.
    Public en situation de handicap, contactez notre référent handicap au 01 42 66 36 42.

    Formateur

    Nos Formateurs sont des Experts Métiers intervenants sur les prestations inhérentes sur la thématique de la formation. Ils réalisent les audits et co-construisent l’offre et le déroulé de la formation avec l’Ingénieur Pédagogique avant validation par le Responsable Pédagogique. Ils sont sélectionnés pour leurs compétences pédagogiques et leurs expériences dans la formation pour adultes.

    Référence : IA-90510

    Durée : 14 heures soit 2 jours

    Tarif : 2550€ HT / Personne

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    Référence : IA-90510

    Durée : 14 heures soit 2 jours

    Tarif : Sur Devis

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    Formations complémentaires - Formations Machine Learning / Intelligence Artificielle sur-mesure

    Formation Deep Learning – Niveau Avancé : Maîtriser les Fondamentaux 14 heures soit 2 jours

    Formation Deep Learning – Niveau Expert : Data Science avec PyTorch et TensorFlow 21 heures soit 3 jours

    Formation Deep Learning – Niveau Expert : Maîtriser sa Mise en Oeuvre 21 heures soit 3 jours

    Formation Data Science et Machine Learning : Evaluer et maîtriser les risques liés aux produits d’Intelligence Artificielle 7 heures soit 1 jour

    Formation Machine Learning : Maîtrisez AWS, Azure, Python et Google Cloud 14 heures soit 2 jours

    Formation Machine Learning – Niveau Avancé : Découvrez l’État de l’Art 14 heures soit 2 jours

    Formation Machine Learning – L’apprentissage Machine avec Python et SciKit-Learn 14 heures soit 2 jours

    Formation Machine Learning – Niveau Avancé : Maîtrisez les fondamentaux 21 heures soit 3 jours

    Formation Machine Learning – Niveau Avancé : MLOps et Spark 21 heures soit 3 jours

    Formation Machine Learning – Niveau Avancé : maîtrise du Machine Learning et de Python 28 heures soit 4 jours

    Formation Intelligence Artificielle : Maîtrise de la Gestion de Modèles 14 heures soit 2 jours

    Nouveauté

    Formation Machine Learning – Niveau Avancé : Maîtrisez l’État de l’Art en Intelligence Artificielle 14 heures soit 2 jours

    Nouveauté

    Formation Deep Learning et Réseaux de Neurones : Maîtrisez les Fondamentaux 21 heures soit 3 jours

    Formation IA et Machine Learning – Niveau Avancé : Maîtriser les solutions 28 heures soit 4 jours

    Nouveauté

    Formation IA et Data Science : Conception et Déploiement de Microservices IA 35 heures soit 5 jours

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    Formation IA – Niveau Avancé : Data Science, Machine Learning, IA et infrastructures Cloud 21 heures soit 3 jours

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    Formation Machine Learning : Adopter les bonnes pratiques MlOps 3 jours

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    Formation Machine Learning : Entraîner et déployer des LLMs 4 jours

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    Formation Machine Learning : Appliquer l’Apprentissage Automatique en Data Science 4 jours

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