Python pour l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning

DESCRIPTION DU COURS

Ce cours complet est conçu pour les débutants comme pour les développeurs ou ingénieurs avancés souhaitant maîtriser Python pour créer des applications d’intelligence artificielle et de machine learning. Vous apprendrez à manipuler des données, construire des modèles sophistiqués et déployer des solutions d’IA en production. Ce programme couvre des concepts fondamentaux et des techniques avancées, vous préparant ainsi à relever des défis variés dans le domaine de l’IA et du machine learning.

CERTIFICATION

À la fin de ce cours, les participants recevront un certificat de réussite attestant de leurs compétences en Python pour l’intelligence artificielle et le machine learning. Ce certificat peut être utilisé pour démontrer vos connaissances à des employeurs potentiels ou pour améliorer votre profil professionnel.

RESULTATS D’APPRENTISSAGE

À la fin de ce cours, vous serez capable de :

1. Maîtriser les Fondamentaux de Python pour l’IA et le Machine Learning :

   • Comprendre les bases de la programmation en Python.
   • Utiliser les structures de données de Python comme les listes, les dictionnaires et les tuples pour manipuler les données.

2. Manipuler et Analyser des Données avec Python :

   • Utiliser des bibliothèques Python telles que NumPy et Pandas pour manipuler et analyser des ensembles de données.
   • Appliquer des techniques de visualisation des données avec Matplotlib et Seaborn pour explorer et présenter des données.

3. Préparer les Données pour le Machine Learning :

   • Effectuer le nettoyage et la préparation des données pour les rendre compatibles avec les modèles de machine learning.
   • Utiliser des techniques de transformation des données telles que la normalisation et l’encodage des variables catégorielles.

4. Construire des Modèles de Machine Learning avec Python :

   • Implémenter des algorithmes de machine learning de base comme la régression linéaire et la classification avec Scikit-learn.
   • Évaluer les performances des modèles en utilisant des métriques de performance et des techniques de validation croisée.

5. Déployer des Modèles de Machine Learning :

   • Utiliser des bibliothèques comme Flask pour créer des API permettant de déployer des modèles de machine learning.
   • Utiliser Docker pour conteneuriser et déployer des modèles en production.

6. Explorer des Techniques Avancées avec Python :

   • Utiliser Turicreate pour créer et entraîner des réseaux de neurones profonds.
   • Appliquer des techniques avancées de machine learning et de deep learning pour résoudre des problèmes complexes.

Ce cours est conçu pour fournir une base solide en Python, vous permettant de développer et de déployer des modèles d’intelligence artificielle et de machine learning. Rejoignez-nous pour acquérir les compétences nécessaires et vous préparer à une carrière dans le domaine de l’IA et du machine learning.