Formation : Fondements de l’Intelligence Artificielle pour Ingénieurs et Techniciens
Cette formation propose une introduction pratique aux fondements de l'intelligence artificielle, spécialement conçue pour les ingénieurs et techniciens. Elle couvre les bases du Machine Learning, en abordant les concepts mathématiques et algorithmiques essentiels à sa compréhension. À travers des études de cas, les participants découvriront les scénarios d'application du Machine Learning et apprendront à sélectionner les outils adaptés pour leurs projets techniques.
La formation explore également les principaux modèles de Machine Learning, supervisés et non supervisés, ainsi que l'utilisation de PyCaret, un outil d'automatisation du Machine Learning, avec un guide d'installation et d'intégration de données. Un module dédié au Deep Learning introduit les réseaux de neurones et leurs applications dans des contextes d'ingénierie.
Enfin, les ingénieurs et techniciens acquerront une compréhension approfondie des modèles de langage à grande échelle (LLM), en explorant leurs mécanismes et leurs cas d'utilisation dans divers projets techniques.
Cette formation complète permet aux participants d'acquérir des compétences techniques solides pour appliquer l'intelligence artificielle dans leurs domaines spécifiques.
Fondements pour Comprendre l’Intelligence Artificielle
- Introduction aux concepts clés de l’IA : algorithmes, ML, DL, et LLM.
- Exploration des algorithmes intégrés dans le ML, DL et LLM.
- Importance du Machine Learning avant d’aborder le Deep Learning et les LLM.
Module 1 : Survol des Principaux Modèles de Deep Learning
- Introduction aux concepts clés du Deep Learning et des réseaux de neurones.
- Vue d’ensemble des applications et limites du Deep Learning.
Module 2 : Survol des Principaux Modèles de LLM (Large Language Models)
- Fonctionnement des LLM et compréhension de leurs applications.
- Exploration des limites et défis des LLM.
Module 3 : Introduction au Machine Learning
- Concepts fondamentaux du Machine Learning.
- Présentation des algorithmes utilisés dans le ML.
- Pourquoi le ML est une étape clé avant le DL et les LLM.
Module 4 : Modèles de Machine Learning
- Apprentissage supervisé : principes théoriques et exemples d’application.
- Apprentissage non supervisé : méthodes et cas d’utilisation.
Module 5 : Utilisation de PyCaret pour le Machine Learning
- Installation et configuration de PyCaret.
- Exploration des modèles disponibles dans PyCaret.
- Manipulation des jeux de données pour le Machine Learning.
Autre(s) cours dans cette catégorie
→ Formation: Introduction et Pratique de l’Intelligence Artificielle
→ Formation: IA et big data appliqués au Marketing Web
→ Formation: comment créer du contenu avec l’IA ?
Préalables :
- Avoir une bonne culture générale en informatique.
- Posséder des notions de base en mathématiques (algèbre, probabilités).
- Comprendre les concepts élémentaires de statistiques.
- Être familier avec l'utilisation d'outils informatiques de développement et d'analyse.
Objectifs :
- Comprendre les concepts fondamentaux du Machine Learning et leur application technique.
- Maîtriser l'utilisation de PyCaret pour automatiser les processus de Machine Learning.
- Explorer les architectures des réseaux de neurones et leur rôle dans le Deep Learning.
- Acquérir des connaissances pratiques sur les modèles de langage à grande échelle (LLM) et leurs usages.
Montréal :
05/12/2024 au 05/12/202419/12/2024 au 19/12/2024
16/01/2025 au 16/01/2025
Québec :
28/11/2024 au 28/11/202405/12/2024 au 05/12/2024
30/01/2025 au 30/01/2025
Gatineau / Ottawa :
22/11/2024 au 22/11/202428/11/2024 au 28/11/2024
28/11/2024 au 28/11/2024
Moncton :
28/11/2024 au 28/11/2024Classe virtuelle (en ligne) :
05/12/2024 au 05/12/202419/12/2024 au 19/12/2024
16/01/2025 au 16/01/2025
637 $
par participant.e
525 $
Promotion d'été :,
s'applique
aux formations à distance,
le paiement doit se faire directement sur notre site
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Durée :1 jour(s)
Horaires : 9h-16h30, 2 pauses café, 1 heure pour dîner.
Lieux: Montréal, Gatineau / Ottawa , ville de Québec.
Prix régulier: 750 $
*Le tarif préférentiel s'applique si vous inscrivez au moins deux participants à la même session.
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