Formation Intelligence Artificielle pour la Data Science

PARTIE I : Introduction à l'intelligence Artificielle

• Définition 
• Domaines d'utilisation
• Le rôle des mathématiques
• La programmation logique

PARTIE II : Apprentissage Supervisé

• Les modèles de régression 
• Support Vector Machine
• Réseaux bayésiens
• Arbres de Décision et Forêts Aléatoires
• Prévisions par ensemble

PARTIE III : Apprentissage non Supervisé : détection de patterns

• Modèle de K-means
• Modèle de Mèlange de gaussienne

PARTIE IV : Systèmes de recommandations

• Algorithmes de recommandations
• Classificateur des K-plus proches voisins

PARTIE V : Machine Learning

• Réseaux de Neurones Artificiels
• Deep Learning
• Apprentissage par Renforcement

• Profil scientifique ayant la connaissance du cours GKStat, et du Mooc DAT256X-LP.

HORAIRES

• Formation de 9h30 à 17h30 le premier jour, puis de 9h à 17h.
• Deux pauses de 15 minutes le matin et l'après-midi.
• 1 heure de pause déjeuner

MODALITéS

• Formation avec un Expert Formateur (pas de vidéos pré-enregistrées).
• Formation organisée au choix du stagiaire :
 - en présentiel au 37 RUE DE LIEGE à PARIS
 - en distanciel, en utilisant l'outil Zoom, aux horaires de la formation (heure de Paris)
 - en Alternance, c'est à dire à la carte entre le présentiel et le distanciel. Cette solution est très appréciée des franciliens pour s'adapter à leurs contraintes.

DEROULEMENT

• Les horaires de fin de journée sont adaptés en fonction des horaires des trains ou des avions des différents participants.
• Une attestation de suivi de formation vous sera remise en fin de formation.
• Cette formation est organisée pour un maximum de 14 participants.