What You'll Learn

  • "Effectuer une ingénierie avancée des caractéristiques pour les modèles dapprentissage automatique"
  • Évaluer les performances des modèles à l’aide de la précision
  • du rappel
  • du F1 et de l’AUC
  • Appliquer des algorithmes comme les arbres de décision
  • forêts aléatoires et gradient boosting
  • Comprendre les concepts de deep learning tels que l’activation et la rétropropagation
  • Construire des réseaux neuronaux à partir de zéro avec Python
  • Entraîner et déployer des modèles avec TensorFlow et Keras
  • Utiliser PyTorch pour construire
  • optimiser et évaluer des modèles de deep learning
  • Comprendre les fondamentaux des agents d’IA et leurs applications concrètes

Requirements

  • Connaissances de base en programmation Python
  • incluant fonctions
  • boucles et structures de données
  • Avoir suivi une introduction à la science des données ou un cours débutant en IA
  • Familiarité avec les concepts mathématiques de base tels que l’algèbre
  • les fonctions et les vecteurs
  • Une certaine compréhension des probabilités et des statistiques est utile mais pas obligatoire
  • Un ordinateur (Windows
  • macOS ou Linux) avec un accès Internet stable
  • "Capacité à installer et utiliser des outils comme Jupyter Notebook
  • TensorFlow et PyTorch (des instructions dinstallation sont fournies)"
  • Curiosité et motivation pour explorer des concepts d’IA de niveau intermédiaire à avancé
  • "Volonté de sengager dans la programmation pratique et lapprentissage par la pratique"

Description

Faites passer vos compétences en IA au niveau supérieur avec le Cours de Certification d’Ingénieur Associé en IA — un programme pratique de niveau intermédiaire conçu pour vous aider à acquérir une expertise concrète en apprentissage automatique, deep learning et développement d’agents d’IA. Que vous soyez un ingénieur IA en devenir, un praticien en science des données ou un développeur souhaitant monter en compétences, ce cours vous offre une base solide en techniques avancées d’IA et en outils très demandés comme TensorFlow et PyTorch.

Nous commençons par l’Ingénierie des Caractéristiques et l’Évaluation des Modèles, où vous apprendrez à préparer les données, à extraire des caractéristiques pertinentes et à évaluer la performance des modèles à l’aide de métriques comme la précision, le rappel, le F1 score et le ROC-AUC. Ces compétences sont essentielles pour créer des modèles fiables et prêts pour la production.

Ensuite, nous abordons les Algorithmes Avancés de Machine Learning, avec des implémentations concrètes des arbres de décision, forêts aléatoires, gradient boosting, XGBoost et apprentissage par ensemble. Vous apprendrez quand et comment utiliser chaque algorithme selon les types de données et les cas d’usage.

Nous plongeons ensuite dans les Fondamentaux des Réseaux Neuronaux et du Deep Learning, pour comprendre clairement les perceptrons, fonctions d’activation, rétropropagation et architectures de réseaux. Cette section pose les bases nécessaires pour créer vos propres modèles de deep learning.

Dans la section Algorithmes et Implémentations ML, vous programmerez différents algorithmes à partir de zéro. Vous consoliderez vos connaissances théoriques et pratiques tout en renforçant vos compétences en Python et en raisonnement mathématique.

Nous explorons ensuite le Machine Learning avec TensorFlow, où vous construirez, entraînerez et évaluerez des modèles avec l’un des frameworks de deep learning les plus utilisés. Vous apprendrez à créer des modèles Keras, manipuler les tenseurs et concevoir des boucles d’entraînement personnalisées, indispensables pour des solutions IA évolutives.

Puis, place à l’Apprentissage avec PyTorch, où vous découvrirez comment utiliser ce framework puissant et flexible pour implémenter des modèles allant de la régression logistique aux réseaux de neurones convolutifs (CNN). Vous comprendrez le fonctionnement d’autograd, les optimisateurs et la formation de modèles dans un environnement modulaire adapté à la recherche.

Enfin, nous introduisons Les Agents d’IA pour les Nuls, une section accessible mais puissante sur les agents autonomes et les architectures basées sur les agents. Vous découvrirez leur rôle dans la prise de décision, la planification et l’automatisation des tâches, avec des cas d’usage concrets comme les chatbots, les systèmes de recommandation et la coordination multi-agents.

À la fin du cours, vous serez capable de :

  • Construire et déployer des modèles ML avancés

  • Comprendre les mathématiques et le code des réseaux neuronaux

  • Utiliser TensorFlow et PyTorch avec assurance

  • Travailler avec les concepts et applications des agents d’IA

  • Vous préparer à des rôles spécialisés ou à d’autres certifications en IA

Que vous visiez un poste d’ingénieur en machine learning, de développeur IA, ou que vous souhaitiez simplement approfondir vos connaissances, ce cours vous donne tous les outils pour réussir.

Rejoignez des milliers d’apprenants et obtenez dès aujourd’hui votre Certificat d’Ingénieur Associé en IA — votre prochaine étape vers une carrière complète en intelligence artificielle !

Who this course is for:

  • Ingénieurs en IA en devenir souhaitant dépasser les concepts fondamentaux
  • Développeurs logiciels cherchant à se reconvertir dans l’IA ou à renforcer leurs compétences en apprentissage automatique
  • Analystes de données ou data scientists débutants visant à se spécialiser dans des solutions basées sur l’IA
  • Étudiants en informatique ou disciplines connexes souhaitant acquérir une expérience pratique avec des frameworks ML concrets
  • Professionnels de la tech souhaitant constituer un portfolio de projets IA de niveau intermédiaire
  • Chefs de produit et responsables techniques ayant besoin d’une compréhension approfondie de l’entraînement
  • l’évaluation et le déploiement des modèles d’IA
[FR] Cours de Certification Ingénieur Associé en IA

Course Includes:

  • Price: FREE
  • Enrolled: 5015 students
  • Language: French
  • Certificate: Yes
  • Difficulty: Beginner
Coupon verified 08:34 PM (updated every 10 min)

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