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Python pour l’Intelligence Artificielle et la Data Science – E-LEARNING
Python pour l’Intelligence Artificielle et la Data Science – E-LEARNING
Python pour l’Intelligence Artificielle et la Data Science – E-LEARNING
| Type(s) : | E |
| Prérequis : | Une maîtrise du langage Python et un bon niveau en mathématiques est recommandé. |
| Objectifs : | Cette e-formation sur le langage Python permet d’expérimenter les techniques d’Intelligence Artificielle et de Data Science mises en oeuvre dans la réalisation de modèles de type NLP, l’analyse de gros volumes de données ou encore le développement de modèles neuronaux avec TensorFlow |
| Durée : | 13 H à 15H |
En partenariat avec ENI
Profil du formateur
Formateur consultant, expert, pédagogue et certifié dans son domaine
Méthode pédagogique
La formation est constituée d’apports théoriques et d’exercices pratiques. Chaque stagiaire dispose d’un poste de travail pour la formation en présentiel, et la gestion en petit groupe (jusqu’à 8 stagiaires) permet un suivi individualisé et adapté. Durant les sessions de formation, un support pédagogique est remis aux stagiaires.
Votre formation est en distanciel
Vous munir : un ordinateur, une connexion internet, une adresse e-mail valide, un équipement audio (micro et enceintes ou casque), une Webcam (facultatif , dans l’idéal) un deuxième écran (facultatif, dans l’idéal)
Suivi, évaluation, sanction
Des tours de table permettent de suivre la progression du stagiaire au fur et à mesure de la formation. Un suivi de la formation est réalisé par une feuille de présence émargée par demi-journée par les stagiaires et le formateur. Un questionnaire de satisfaction et une validation des acquis sont complétés par chaque stagiaire en fin de formation.
Formation sans certification.
Plan du cours
Livre
Ce module vous propose la consultation d’un support de cours numérique.
Le Machine Learning avec Python – De la théorie à la pratique
- La Data Science
- Le langage Python
- La bibliothèque NumPy
- La bibliothèque Pandas
- Travailler avec Jupyter
- Statistiques
- La régression linéaire et polynomiale
- La régression logistique
- Arbres de décision et Random Forest
- L’algorithme k-means
- Support Vector Machine
- Analyse en composantes principales
- Les réseaux de neurones
- Le Deep Learning avec TensorFlow
- Le traitement automatique du langage
- La programmation orientée objet avec Python
Vidéo
Ce module vous propose la consultation d’une vidéo d’une durée de 2h35.
Python pour la Data Science
- Python et la Data Science
- Visualisation de données
- Les statistiques inférentielles avec Python
- Modélisation multivariée avec Python
Vidéo
Ce module vous propose la consultation d’une vidéo d’une durée de 2h18.
Natural Language Processing (NLP) avec Python
- Introduction au Natural Language Processing (NLP)
- Manipulation et préparation des données textuelles avec Python
- La vectorisation de données
- Modélisation NLP avec Random Forest
Vidéo
Ce module vous propose la consultation d’une vidéo d’une durée de 2h39.
Les réseaux de neurones avec TensorFlow
- Les réseaux de neurones
- L’algorithme de rétropropagation
- Introduction à TensorFlow 2
- Les réseaux de neurones avec TensorFlow 2
