Certificats Professionnels
FAITES ÉVOLUER VOS COMPÉTENCES AU REGARD DES EXIGENCES DU MONDE PROFESSIONNEL ACTUEL !
Les référentiels de compétences de ces certificats professionnels ont été construits avec des experts sur le sujet et confrontés aux acteurs des entreprises ayant une séniorité sur le sujet.
À l’inscription, le programme détaillé et ses objectifs est remis avec toutes les informations concernant la procédure de certification. Avant de valider son inscription, chaque participant bénéficie d’un entretien oral de positionnement pour vérifier l’adéquation de ses attentes et de son projet professionnel avec le contenu de la certification.
Des évaluations en cours et fin de formation vérifient l’acquisition des compétences par le participant. L’interactivité de la formation entre les apprenants, les formateurs et l’entreprise permet de la faire évoluer et de l’ajuster à la réalité du monde professionnel.
Introduction à l'Intelligence Artificielle
Durée : 2 jours
Voici un programme pratique en Intelligence Artificielle (IA) sur 2 jours, conçu pour intéresser un public varié, incluant des professionnels, des étudiants, et des débutants curieux.
Objectifs pédagogiques :
- Comprendre les concepts fondamentaux de l’IA et ses applications.
- Apprendre à utiliser des outils IA accessibles sans prérequis techniques.
- Explorer les cas pratiques liés à différents domaines (santé, finance, marketing, éducation…).
- Créer des solutions IA simples pour résoudre des problèmes courants.
Programme détaillé
Jour 1 : Introduction et Découverte des Applications Pratiques
- Matin : Comprendre les Bases de l’IA
- Présentation générale de l’IA : définitions, concepts clés, historique.
- Exploration des applications de l’IA dans divers secteurs.
- Les enjeux éthiques et sociaux de l’IA.
- Atelier interactif : Test d’outils d’IA accessibles (ChatGPT, DALL-E, outils de traduction automatisée).
- Après-midi : IA dans la vie quotidienne
- Comment fonctionne l’apprentissage automatique (machine learning) ?
- Introduction aux outils de vision par ordinateur et reconnaissance vocale.
- Atelier pratique :
- Identifier des objets via un outil de reconnaissance d’image (ex. Teachable Machine).
- Créer un chatbot simple avec une plateforme low-code comme Dialogflow.
Jour 2 : Projets Pratiques et Cas Concrets
- Matin : Mise en œuvre de l’IA
- Exploration des données (Data Science simplifiée pour débutants).
- Utilisation de modèles IA pré-entraînés pour résoudre des problèmes.
- Atelier pratique :
- Analyse des émotions dans des textes.
- Prédictions simples avec des outils automatisés (ex. Orange, RapidMiner).
- Après-midi : Création de solutions IA
- Conception d’un mini-projet par équipe :
- Thématiques possibles : assistant personnel, analyse prédictive, ou outil créatif.
- Présentation des projets et retour sur les réalisations.
- Clôture :
- Discussion sur l’avenir de l’IA et les opportunités professionnelles.
- Ressources pour continuer l’apprentissage (plateformes, livres, formations en ligne).
- Conception d’un mini-projet par équipe :
Public visé
- Professionnels souhaitant comprendre l’impact de l’IA dans leur secteur.
- Étudiants curieux de découvrir des applications pratiques.
- Débutants en IA cherchant une initiation sans prérequis techniques.
Supports fournis :
- Guide pratique avec tutoriels pour les outils utilisés.
- Liste de ressources pour approfondir (cours gratuits, vidéos, etc.).
- Accès aux fichiers de données explorés pendant la formation.
Maîtrise de l'Intelligence Artificielle et Machine Learning
Durée : 4 jours
Voici un programme avancé de 4 jours sur l’IA destiné aux informaticiens. Il met l’accent sur les concepts techniques, les algorithmes, et les outils de développement pour permettre aux participants de concevoir et déployer des solutions IA dans des environnements professionnels.
Objectifs pédagogiques :
- Maîtriser les concepts avancés de l’apprentissage automatique (Machine Learning) et profond (Deep Learning).
- Comprendre les frameworks IA modernes tels que TensorFlow, PyTorch, et Scikit-learn.
- Manipuler les données et les algorithmes pour résoudre des problèmes spécifiques.
- Concevoir, entraîner et déployer des modèles d’IA dans des environnements réels.
Programme détaillé
Jour 1 : Fondamentaux de l’IA et du Machine Learning
- Matin : Introduction et rappels
- Concepts avancés de l’apprentissage supervisé, non supervisé, et par renforcement.
- Présentation des frameworks (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
- Architecture des systèmes IA modernes.
- Après-midi : Manipulation des données
- Prétraitement et nettoyage des données.
- Techniques d’exploration et de visualisation (Pandas, Matplotlib, Seaborn).
- Atelier pratique : Exploration d’un jeu de données avec Python.
Jour 2 : Modélisation et Optimisation
- Matin : Conception de modèles de Machine Learning
- Régressions, arbres de décision, forêts aléatoires, et modèles SVM.
- Hyperparamètres : sélection et optimisation (Grid Search, Random Search).
- Évaluation des performances des modèles (metrics, confusion matrix, ROC, etc.).
- Après-midi : Techniques avancées
- Réseaux neuronaux et introduction au Deep Learning.
- Optimisation : descente de gradient, techniques de régularisation.
- Atelier pratique :
- Implémentation d’un modèle d’apprentissage supervisé avec Scikit-learn.
- Analyse des résultats et optimisation.
Jour 3 : Deep Learning et Applications avancées
- Matin : Réseaux de neurones profonds (Deep Neural Networks)
- Architectures : Perceptron multicouche (MLP), CNN, RNN, LSTM.
- Frameworks avancés : TensorFlow et PyTorch.
- Gestion des grandes données et GPU.
- Après-midi : Applications concrètes
- Vision par ordinateur : classification et détection d’images.
- Traitement du langage naturel (NLP) : analyse de sentiments, génération de texte.
- Atelier pratique :
- Création d’un modèle CNN pour la classification d’images.
- Analyse d’un texte avec un modèle NLP pré-entraîné (BERT ou GPT).
Jour 4 : Déploiement et Industrialisation
- Matin : Mise en production
- Exportation et déploiement des modèles (ONNX, TensorFlow Serving, TorchServe).
- Création d’API pour consommer les modèles IA (FastAPI, Flask).
- CI/CD pour les modèles IA (intégration avec Docker, Kubernetes).
- Après-midi : Cas pratiques
- Développement d’un projet complet (vision, NLP ou recommandation).
- Déploiement du projet sur le cloud (AWS, Google Cloud, Azure).
- Clôture :
- Présentation des projets par les participants.
- Discussion sur les enjeux actuels et les opportunités dans le domaine IA.
Compétences attendues à la fin de la formation :
- Savoir manipuler les données, construire et optimiser des modèles IA.
- Maîtriser les frameworks TensorFlow, PyTorch, et Scikit-learn.
- Être capable de développer et de déployer des modèles IA dans des environnements de production.
Pré-requis :
- Connaissance de base en Python.
- Familiarité avec les concepts mathématiques (algèbre linéaire, probabilités).
- Compréhension des structures de données et algorithmes.
Supports fournis :
- Codes sources et datasets utilisés.
- Documentation des outils et frameworks explorés.
