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Intelligence Artificielle - Formations Machine Learning

Formation Machine Learning – Niveau Avancé : Maîtrisez l’État de l’Art en Intelligence Artificielle

Niveau :

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

Tout savoir sur votre formation :

Formez-vous selon vos disponibilités ! 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.

Contexte de la formation

Vous cherchez à maîtriser les concepts avancés du machine learning ? Vous voulez être à la pointe des dernières innovations et recherches dans ce domaine ? Vous êtes au bon endroit pour donner un nouvel élan à votre carrière, et faire un bond en avant dans l’univers de l’intelligence artificielle.

Aujourd’hui, plus que jamais, l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) sont des outils essentiels pour toute personne travaillant dans le numérique. Ces compétences sont recherchées par les entreprises qui cherchent à optimiser leurs processus, améliorer leurs performances et innover. Le machine learning est devenu un pilier de la transformation numérique. Il permet de résoudre des problèmes complexes, d’analyser et d’interpréter des données massives, tout en respectant les enjeux éthiques et la responsabilité professionnelle liés à leur utilisation. Maîtriser le machine learning, c’est se donner les moyens de se démarquer dans son domaine, d’accélérer sa carrière et de répondre aux attentes des entreprises en matière de compétences spécialisées.

Imaginez-vous capable de comprendre et de mettre en œuvre les dernières techniques de machine learning, prêt à faire face aux défis de l’ère numérique et à propulser votre carrière vers de nouveaux horizons.

Avec Expertisme, Organisme de Formation certifié QUALIOPI, vous pouvez accéder à une formation de qualité, conçue pour vous fournir les outils nécessaires pour maîtriser l’état de l’art du machine learning. Cette formation s’adresse à vous, dirigeants d’entreprise, responsables informatiques, consultants, responsables de projets Big Data, qui avez une culture informatique générale et qui cherchez à approfondir vos connaissances en IA et ML. Notre Formateur Expert Métier vous guidera à travers les concepts intermédiaires et avancés du machine learning, vous exposera aux dernières innovations et recherches, et vous aidera à développer les compétences pratiques nécessaires pour les appliquer dans des environnements professionnels. Plus qu’une simple formation, c’est une véritable immersion dans le monde du machine learning qui vous attend, une expérience enrichissante et stimulante qui vous permettra de maîtriser les techniques de pointe et de vous adapter aux évolutions du marché.

Chaque minute compte dans le monde numérique en constante évolution. Ne laissez pas passer cette occasion d’améliorer vos compétences et de donner un coup de boost à votre carrière. La formation Machine learning, l’état de l’art d’Expertisme est là pour vous accompagner dans votre montée en compétences. Profitez de cette chance pour vous distinguer et aller de l’avant.

Il est temps d’agir. Il est temps de prendre en main votre avenir professionnel et de vous équiper des outils nécessaires pour exceller dans le monde du machine learning. Inscrivez-vous dès maintenant à la formation Machine learning, l’état de l’art d’Expertisme et faites un pas de géant vers votre réussite.

À qui s’adresse cette formation ?

Cette formation s’adresse à un éventail de professionnels souhaitant approfondir leur compréhension et leur maîtrise du Machine Learning. Elle est particulièrement pertinente pour les dirigeants d’entreprise, tels que les CEO, COO, CFO, SG et DRH, qui cherchent à comprendre comment le Machine Learning peut transformer leur organisation.

Les DSI et CDO qui souhaitent développer leurs compétences techniques et stratégiques dans ce domaine y trouveront également leur compte.

Les responsables informatiques, les consultants et les responsables de projets Big Data qui souhaitent actualiser leurs connaissances et rester à la pointe de l’évolution technologique y trouveront également un contenu riche et pertinent.

Cette formation est idéale pour tout professionnel soucieux de rester en phase avec les progrès technologiques et désireux d’exploiter le potentiel du Machine Learning.

Objectifs

  • Décrypter les bases du Machine Learning, ses principaux concepts et son évolution en lien avec le Big Data
  • Analyser et mettre en perspective les différentes étapes de la chaîne de traitement de la donnée grâce à l’apprentissage automatique
  • Évaluer et identifier les compétences requises pour la mise en place d’un projet Machine Learning, afin d’optimiser le recrutement ou la formation des profils adéquats
  • Élaborer une stratégie efficace pour la réussite d’un projet Machine Learning, en prenant en compte les facteurs clés de succès
  • Comprendre et évaluer les enjeux potentiels de l’implémentation du Machine Learning, en mettant en avant les bénéfices attendus et en illustrant par des exemples concrets d’usage.

Programme

  • 1. HISTOIRE DU MACHINE LEARNING ET CONTEXTE DU BIG DATA
    • Comprendre les concepts d’Intelligence Artificielle et d’apprentissage automatique (machine learning)
    • Le lien entre le Machine Learning, les mathématiques, les statistiques (inférentielles), le data mining et la data science
    • Évolution de l’analyse descriptive à l’analyse prédictive puis prescriptive
    • Exemples d’applications du Machine Learning (moteurs de recherche, détection des spams, lecture des chèques)
    • Présentation de la typologie des algorithmes de Dominique CARDON
    • Introduction à la communauté Data Science et aux challenges Kaggle
  • 2. LES DONNÉES À DISPOSITION : COLLECTE ET PRÉPARATION
    • Comprendre les données structurées, semi-structurées et non structurées
    • Nature statistique des données (qualitatives ou quantitatives)
    • Les objets connectés (IoT) et le streaming de données
    • Opportunités et limites de l’Open Data
    • Identification des corrélations, problème de la multicolinéarité
    • Réduction des dimensions par Analyse des Composantes Principales
    • Détection et correction des valeurs aberrantes
    • Introduction aux ETL (Extract Transform Load)
    • Introduction au Web scraping
  • 3. LES OUTILS DU MARCHÉ POUR LE TRAITEMENT DE LA DONNÉE ET LE MACHINE LEARNING
    • Présentation des logiciels traditionnels (SAS, SPSS, Stata) et leur ouverture à l’Open Source
    • Comparaison entre Python et R, les deux leaders Open Source
    • Plateformes Cloud (Azure, AWS, Google Cloud Platform) et solutions SaaS (IBM Watson, Dataïku)
    • Nouveaux postes en entreprises : data engineer, data scientist, data analyst, etc.
    • Les API en ligne (IBM Watson, Microsoft Cortana Intelligence…)
    • Introduction aux chatbots (agents conversationnels)
  • 4. LES DIFFÉRENTS TYPES D'APPRENTISSAGE EN MACHINE LEARNING
    • Apprentissage supervisé : répéter un exemple
    • Apprentissage non supervisé : découvrir les données
    • Online (Machine) Learning par opposition aux techniques batch
    • Reinforcement learning : optimisation d’une récompense
    • Autres types d’apprentissage (par transfert, séquentiel, actif…)
    • Illustrations (moteurs de recommandation…)
  • 5. LES ALGORITHMES DU MACHINE LEARNING
    • Comprendre la régression linéaire simple et multiple et leurs limites
    • Régression polynomiale (LASSO) et les séries temporelles
    • Régression logistique et applications en scoring
    • Classification hiérarchique et non hiérarchique (KMeans)
    • Classification par arbres de décision et approche Naïve Bayes
    • Ramdom Forest (développement des arbres de décision)
    • Gradiant Boosting, Réseaux de neurones et Machine à support de vecteurs
    • Deep Learning : exemples et raisons du succès actuel
    • Text Mining : analyse des corpus de données textuelles
  • 6. PROCÉDURE D'ENTRAÎNEMENT ET D'ÉVALUATION DES ALGORITHMES
    • Séparation du jeu de données : entraînement, test et validation
    • Techniques de bootstrap (bagging)
    • Exemple de la validation croisée
    • Définition d’une métrique de performance
    • Descente de gradient stochastique (minimisation de la métrique)
    • Courbes ROC et de lift pour évaluer et comparer les algorithmes
    • Matrice de confusion : faux positifs et faux négatifs
  • 7. MISE EN PRODUCTION D'UN ALGORITHME DE MACHINE LEARNING
    • Description d’une plateforme Big Data
    • Principe de fonctionnement des API
    • Du développement à la mise en production
    • Stratégie de maintenance corrective et évolutive
    • Évaluation du coût de fonctionnement en production
  • 8. ASPECTS ÉTHIQUES ET JURIDIQUES LIÉS À L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
    • Missions de la CNIL et évolutions à venir
    • Droit d’accès aux données personnelles
    • Propriété intellectuelle des algorithmes
    • Nouveaux rôles dans l’entreprise : Chief Data Officer et Data Protection Officer
    • Impartialité des algorithmes
    • Attention au biais de confirmation
    • Les secteurs et les métiers touchés par l’automatisation

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.

Pré-requis

Avoir une culture informatique générale solide
Posséder des notions fondamentales en probabilités et statistiques
Être à l’aise avec les outils numériques et les logiciels de traitement de données
Être muni d’un ordinateur relié à Internet, équipé d’une caméra, d’un micro et d’un haut-parleur pour suivre les sessions de formation en direct
Être prêt à consacrer du temps à l’apprentissage en dehors des heures de formation pour approfondir les concepts et pratiques présentés
Avoir une motivation et un intérêt pour l’apprentissage des nouvelles technologies et des méthodes d’analyse de données.

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.

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-88580

Durée : 14 heures soit 2 jours

Tarif : 2590€ HT / Personne

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