22 juillet 2016

Formations techniques

Nous proposons des formations à la carte où dans des parcours. Cette page contient une sélection des différents modules. Les durées sont données à titre indicatif et peuvent être modulées selon les besoins.

Mise à niveau en mathématique (2 jours)


Vous savez développer, vous avez l’intuition du fonctionnement du machine learning et des idées d’application en pagaille. Votre seul problème, c’est que vous peinez un peu à comprendre le formalisme mathématique sous-jacent.
Si vous vous reconnaissez ici, cette formation est faite pour vous !

Programme :

  • Algèbre linéaire : Vecteurs, Matrices
  • Probabilités et Statistiques
  • Optimisation pour le machine Learning

Fondamentaux de la programmation Python (2 jours)


Le Python est devenu une des plateformes de référence en Science des Données et intelligence artificielle avec des librairies open-source utilisées et développées par les plus grandes institutions et entreprises de la planète.

Vous avez écrit quelques lignes de code étant étudiant, mais il n’en reste plus qu’un lointain souvenir ? Vous souhaitez repartir sur de bonnes bases ? Dans cette formation vous apprendrez les fondamentaux de la programmation en python. Vous pourrez en suite vous attaquer à des projets en Science des Données et Intelligence artificielle.

Programme :

  • Variables, fonctions et structures de contrôle
  • Programmation orientée objet
  • Produire du code de qualité et maintenable

Introduction au Machine Learning (4 jours)


L’IA actuellement, c’est en fait du Machine Learning, ou apprentissage automatique en Français. Dans ce cours vous apprendrez les fondamentaux du domaine. Alliant théorie et pratique vous serez amené à utiliser les algorithmes de Machine Learning les plus répandus sur des problèmes concrets.

De la simple régression linéaire à une introduction réseaux neuronaux (Deep Learning) en passant par les arbres de décision et de l’apprentissage non supervisé.

A l’issu de cette formation vous saurez quels types d’algorithmes conviennent à quel type de problèmes. Vous aurez une première expérience concrète et serez capable de vous repérer dans le vaste monde de l’apprentissage automatique.

Programme :

  • Introduction au Machine Learning, Principes
  • Machine Learning supervise : Régression Linéaire, Logistique, Arbres de Décisions
  • Machine Learning Non supervise : Clustering
  • Traitement des données.
  • Ensembling

Réseaux neuronaux et Deep Learning (2 jours)


Si vous entendez parler d’Intelligence Artificielle et de Machine Learning c’est très probablement grâce à l’apprentissage profond ou « Deep Learning » en Anglais. L’apprentissage profond est une sous-discipline de l’apprentissage automatique permettant à l’ordinateur d’acquérir certaines compétences humaines comme la détection et la reconnaissance d’objets situés dans une image.

Dans cette formation vous apprendrez le principe de fonctionnement,  les différents types de Réseaux et leur application.

Programme :

  • Introduction et principe
  • Réseaux Feed Forward
  • Réseaux Convolutionnels
  • Réseaux Récurrent
  • Approfondissement

Apprentissage par Renforcement (2 jours)


Dans votre enfance vous avez probablement été puni ou grondé au moins une fois après avoir commis une bêtise. Inversement, après avoir ramené une excellente note à l’école ou avoir fait ce que vos parents vous demandaient, vous avez peut être été récompensé. Ce que vos parents faisaient est de l’apprentissage par renforcement : faire apprendre un comportement à un agent en lui donnant des punitions et récompenses. Dans cette formation vous apprendrez les bases de ce domaine passionnant et entraînerez des agents à résoudre des problèmes simples. Des exemples d’application pratiques seront aussi proposés.

Programme :

  • Introduction à l’apprentissage par renforcement
  • Function Approximations : (Deep) Q Learning
  • Policy Gradients
  • Monte Carlo Tree Search

Outils de développement (½ journée)


Tour d’horizon de l’outillage des modèles d’apprentissage. Comprenez les enjeux inhérents à vos choix de langages de programmation, bibliothèques et autres frameworks sur le processus de développement et la performance de vos modèles.
Ici tout le monde est le bienvenue, car on ne se salit pas les mains !

Programme :

  • Écosystème Python
  • Écosystème Big Data
  • Écosystème Propriétaire

Durée : 3 heures