Préparation au Tosa Python - intelligence artificielle et data sciences avec Python - machine learning & deep learning avec Sklearn et Tensorflow

- Comprendre les bases et le fonctionnement des algorithmes du Machine Learning - Comprendre le Deep Learning et les différents réseaux de neurones - Comprendre les objectifs et les domaines d'application - Apprendre à développer en Python des modèles de prédiction réels, pour résoudre des problèmes concrets, en mettant en applications les algorithmes d'apprentissage automatique appropriés du Machine Learning - Maîtriser les outils (Tensorflow, Keras, ...) pour faire du Deep Learning avec Python. - Apprendre à mener à bien un projet de mise en place d'algorithmes de Deep Learning avec Python - Apprendre à gérer un projet d'Intelligence artificielle (Bonnes pratiques) - Maîtriser le langage Python et son application à l'Intelligence artificielle

- Introduction à l'intelligence artificielle (Machine Learning et Deep Learning) - Algorithmes de l'apprentissage supervisé - Régression - Classification par l'algorithme KNN (K-Nearest Neighbour) - Exercices : création de modèles KNN avec Python (vision par ordinateur) - Algorithmes de l'apprentissage non supervisé - Regrouppement par l'algorithme K-Means Clustering - Exercices : création de modèles K-Means avec Python - Réseaux de neurones - Comprendre l'objectif et le fonctionnement - Deep Learning avec Tensorflow - Exercices : création de réseaux de neurones avec Python (Reconnaissance des objets) - Réseaux de neurones à convolution (CNN) - Exercices : création de réseaux de neurones CNN avec Python (Classification d'images) - Réseaux de neurones récurrents (RNN) - Exercices : création de réseaux de neurones RNN de type LSTM - Time Series Forcasting (Prévision de séries) - Gestion de projet de Machine Learning / Deep Learning - Bonnes pratiques - Diagnostiquer et améliorer les performances d'un modèle (Overfitting, Features selection, Cross Validation, Matrice de confusion) - Cycle de développement d'un modèle

Tosa Python;Attestation de suivi de présence

Une 1ere experience en programmation serait ideale. La formation est adaptee aux cas ou le participant est novice en programmation.