IA : Application par la pratique

  • Filière :

    IA & Innovation

  • Sous-filière :

    AI Modeling, tools & frameworks

  • Référence

    IA-AP

  • Durée

    4 jours (28 h)

  • Prix par personne HT

    2 600 € HT

Description

Selon le langage de programmation choisi (Python, Ou Java) les apprenants réaliseront des projets concrets avec l’IA.

Objectifs pédagogiques

  • Comprendre les modèles de détection d’objets (SSD, YOLO, Faster R-CNN)
  • Rassembler les data
  • Implémentation des algorithmes de classification
  • Implémentation des modèles tels que Bag-of-words, Decision tree et Naive Bayes
  • Extraction et traitement des données dans une datawarehouse
  • Création des modèles d’apprentissages automatiques pour les ventes
  • Application des techniques de traitement de données et des modèles d’apprentissages automatique
  • Classification des images ​
  • Reconnaissance des formes ​
  • Deep learning

Public cible

  • Consultants informatiques
  • Développeurs
  • Ingénieurs logiciels

Pré-requis

  • Expérience en programmation Java ou Python
  • Expérience IA ou avoir suivi un cours IA

Modalités d’évaluation

L’évaluation des acquis se fait tout au long de la session au travers d’ateliers de mise en pratique des notions et concepts abordés pendant la formation.

Méthodes pédagogiques

  • La session de formation sera totalement orientée pratique et guidée par nos formateurs pour réaliser au bout de 4 jours une des applications de l’IA au choix.

Programme de la formation

Projet 1 : Computer Vision

Ce projet est une autre application de la vision par ordinateur qui a récemment gagné en popularité en raison de COVID-19. Le projet de surveillant virtuel permet à un chercheur d’emploi de passer des tests écrits en s’assurant qu’il ne triche pas et donc d’organiser des examens à distance.

Ce projet est divisé en quatre parties :

  • Suivre le regard de la personne surveillée.
  • Détecter si la bouche de la personne est fermée ou ouverte.
  • Compter le nombre de personnes à l’écran.
  • Détection de la présence d’un téléphone mobile.

Dans ce Projet vous apprendrez les concepts suivants :​

  • Comprendre les modèles de détection d’objets (SSD, YOLO, Faster R-CNN)
  • Rassembler les data pour assurer la surveillance

Projet 2 : NLP 

La plupart des entreprises technologiques utilisent maintenant des robots conversationnels, appelés chatbots, pour interagir avec leurs clients et résoudre leurs problèmes. C’est un très bon moyen de gagner du temps, tant pour les clients que pour les entreprises. Les utilisateurs sont guidés pour entrer d’abord tous les détails que les robots demandent et, seulement s’il y a un besoin d’intervention humaine, les clients sont connectés avec un responsable du service client.

Dans ce projet, vous apprendrez à utiliser la bibliothèque NLP pour la classification de texte et le prétraitement de texte.

Vous découvrirez également comment la tokenisation, la lemmatisation et le balisage des parties de la parole sont implémentés.

Dans ce projet vous apprendrez les concepts suivants :​

  • Implémentation des algorithmes de classification
  • Implémentation des modèles tels que Bag-of-words, Decision tree et Naive Bayes

Projet 3 : Analyse et prédiction des données

L’objectif du projet est de construire et d’évaluer différents modèles prédictifs et de déterminer les ventes de chaque produit dans un magasin. La prévision des ventes permet aux entreprises d’allouer des ressources pour la croissance future tout en gérant correctement les flux de trésorerie.

Les prévisions de ventes aident également les entreprises à estimer avec précision leurs dépenses et leurs revenus, ce qui leur permet de prédire leur succès à court et à long terme.

Dans ce projet vous apprendrez les concepts suivants :​

  • Extraction et traitement des données dans une datawarehouse
  • Création des modèles d’apprentissages automatiques pour les ventes
  • Application des techniques de traitement de données et des modèles d’apprentissages automatique

Projet 4 : Robotique & Automatique

Mise en place des cas d’études d’automatisation de déplacement de voiture virtuelle​.

Dans ce projet vous apprendrez les concepts suivants pour rendre une voiture autonome :​

  • Classification des images ​
  • Reconnaissance des formes ​
  • Deep learning​

Qualité

Cette formation est accessible aux personnes en situation de handicap, nous contacter en cas de besoin d’informations complémentaires.

Programme mis à jour le