Course Includes:
- Price: FREE
- Enrolled: 5240 students
- Language: French
- Certificate: Yes
- Difficulty: Beginner
Coupon verified 09:42 AM (updated every 10 min)
Course Folder
What You'll Learn
- Ajustez et optimisez les modèles d’apprentissage automatique avec des techniques avancées
- Construisez et entraînez des CNN pour la classification d’images et les tâches de vision par ordinateur
- Développez des RNN
- LSTM et GRU pour la modélisation de séries temporelles et de séquences
- Comprenez et implémentez des transformeurs et des mécanismes d’attention
- Appliquez l’apprentissage par transfert pour ajuster des modèles pré-entraînés puissants
- Concevez et analysez des agents d’IA pour la prise de décision autonome
- Utilisez TensorFlow et PyTorch pour des projets d’apprentissage profond
- Utilisez TensorFlow et PyTorch pour des projets d’apprentissage profond
Requirements
- Avoir complété un cours d’introduction ou de niveau intermédiaire en IA ou apprentissage automatique (ou disposer de connaissances équivalentes)
- Solide compréhension de la programmation en Python
- avec une expérience des fonctions
- des classes et des bibliothèques comme NumPy et Pandas
- Bonne maîtrise des concepts fondamentaux de l’apprentissage automatique
- y compris la régression
- la classification
- l’évaluation des modèles et le surapprentissage
- Familiarité avec les bases de l’apprentissage profond
- notamment les réseaux neuronaux et les architectures de modèles de base
- Expérience préalable avec des outils comme Jupyter Notebook
- TensorFlow ou PyTorch
- Connaissances pratiques des mathématiques pour l’IA
- y compris l’algèbre linéaire
- la probabilité et le calcul différentiel
- Un ordinateur (Windows
- macOS ou Linux) avec une connexion Internet fiable et la capacité d’installer des outils de développement
- Volonté d’explorer des systèmes complexes de niveau production et d’investir du temps dans la programmation pratique
- l’expérimentation de modèles et les flux de déploiement
Description
Plongez dans le monde de l'ingénierie avancée en IA avec le Cours de Certification Professionnelle en Ingénierie de l’IA — votre guide complet pour maîtriser le deep learning, l’optimisation de modèles, les architectures transformers, les agents IA et le MLOps. Ce programme de niveau expert est conçu pour les apprenants prêts à passer de la théorie à la production, en construisant des systèmes d’IA de pointe à l’aide d’outils et de frameworks concrets.
Vous commencerez par le Réglage et l’Optimisation des Modèles, où vous apprendrez à ajuster les hyperparamètres grâce au Grid Search, Random Search et à l’Optimisation Bayésienne. Découvrez l’impact de la régularisation, de la validation croisée et des pipelines d’optimisation automatisés — essentiels pour améliorer la précision et l'efficacité de vos modèles.
Ensuite, vous explorerez en profondeur les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN), les piliers de la vision par ordinateur. Vous apprendrez à construire des CNN depuis zéro, à utiliser les couches de convolution, de pooling et de dropout, et à les appliquer à la classification d’images, la détection d’objets, et plus encore, avec TensorFlow et PyTorch.
Des images aux séquences — Réseaux Neuronaux Récurrents (RNN) et Modélisation Séquentielle couvre les bases de l’analyse de données temporelles. Apprenez à modéliser les séries temporelles, le texte et la parole à l’aide de RNN, LSTM et GRU, y compris comment résoudre les problèmes de gradients qui disparaissent et de dépendances à long terme.
Puis, préparez-vous à explorer le joyau de l’IA moderne : Transformers et Mécanismes d’Attention. Apprenez comment l’auto-attention, l’attention multi-tête et l’encodage positionnel alimentent des modèles comme BERT, GPT et T5. Vous construirez des modèles transformers à partir de zéro et appliquerez des architectures pré-entraînées à des cas concrets.
Vous maîtriserez également le Transfer Learning et le Fine-Tuning, une compétence essentielle pour les ingénieurs en IA actuels. Apprenez à utiliser des modèles pré-entraînés et à les adapter à des tâches spécifiques grâce à des techniques d’extraction de caractéristiques et d’ajustement fin, ce qui permet d’économiser du temps et des données.
Le cours comprend également une Vue d’ensemble complète des Agents IA. Vous explorerez les architectures des agents autonomes, y compris les agents réactifs, les agents orientés objectifs et les systèmes multi-agents. Découvrez comment les agents IA sont utilisés dans la prise de décision en temps réel, les jeux vidéo, les assistants personnels et les simulations basées sur des agents.
Enfin, vous rassemblerez tout dans la section Introduction et MLOps pratique. Découvrez comment déployer, surveiller et maintenir des modèles en production avec des outils comme Docker, MLflow, Kubeflow et les pipelines CI/CD. Apprenez la gestion des versions de modèles, la reproductibilité et l’évolutivité — des compétences essentielles pour tout ingénieur IA moderne.
À la fin de ce cours, vous serez capable de :
Optimiser et déployer des modèles de deep learning en production
Construire des architectures CNN, RNN et à base de Transformers
Utiliser le transfert d’apprentissage pour adapter des modèles puissants à de nouveaux domaines
Concevoir des agents IA pour des environnements réels
Appliquer les meilleures pratiques de MLOps pour des déploiements IA à grande échelle
Que vous souhaitiez devenir Ingénieur Machine Learning, Chercheur en IA ou Architecte IA principal, ce cours est la passerelle ultime vers votre transformation en professionnel de l’IA.
Inscrivez-vous dès aujourd’hui et obtenez votre Certification Professionnelle en Ingénierie de l’IA — la référence en formation avancée en intelligence artificielle.
Who this course is for:
- Ingénieurs en IA et praticiens du machine learning souhaitant approfondir leur expertise en réglage de modèles
- apprentissage profond et déploiement
- Data scientists souhaitant se spécialiser dans les architectures d’apprentissage profond et les systèmes d’IA en temps réel
- Ingénieurs logiciels cherchant à intégrer des capacités d’IA dans des applications full-stack à l’aide de TensorFlow et PyTorch
- Étudiants diplômés ou chercheurs académiques en transition vers des rôles en IA au niveau industriel
- Professionnels de la tech souhaitant maîtriser les Transformers
- MLOps et les cadres d’agents IA pour résoudre des problèmes métier complexes
- Toute personne ayant déjà suivi un cours d’introduction à l’IA ou au ML et souhaitant créer
- ajuster et déployer en toute confiance des modèles d’IA de pointe
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