Intelligence Artificielle – Machine Learning

📌 DESCRIPTION

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La formation en Machine Learning et Intelligence Artificielle offre une immersion complète dans les concepts fondamentaux et avancés de ces disciplines en pleine expansion. Les participants apprendront à concevoir, développer et déployer des modèles prédictifs et des applications intelligentes, en utilisant des outils et bibliothèques modernes tels que Scikit-learn, TensorFlow et PyTorch. À travers des projets pratiques, ils acquerront des compétences en analyse de données, en traitement du langage naturel, et en vision par ordinateur, tout en développant une compréhension des enjeux éthiques liés à l’IA. Cette formation vise à préparer les apprenants à des carrières prometteuses dans le domaine de la data science et de l’intelligence artificielle.

 

📌 OBJECTIFS GENERAUX DE LA FORMATION

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• Comprendre les bases théoriques de l’intelligence artificielle et du machine Learning.
• Apprendre à utiliser des outils et bibliothèques de ML.
• Développer des compétences pratiques pour résoudre des problèmes réels.

 

📌 OBJECTIFS SPECIFIQUES DE LA FORMATION

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• Maîtriser les algorithmes de machine Learning supervisé et non supervisé.
• Maîtriser les bibliothèques Scikit-learn, Keras, TensorFlow, PyTorch, NLTK, …
• Acquérir des compétences en traitement des données et en ingénierie des caractéristiques.
• Développer des modèles prédictifs et d’analyse de données.

📌 COMPETENCES DEVELOPPEES

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• Analyse et traitement de grandes quantités de données.
• Utilisation de langage de programmation tel que Python.
• Développement et déploiement de modèles d’IA.
• Compréhension des enjeux éthiques et sociétaux de l’IA.

 

📌 DEBOUCHES PROFESSIONNELS

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• Data Scientist
• Ingénieur Machine Learning
• Consultant en Intelligence Artificielle
• Analyste de données

 

📌 PREREQUIS POUR LA FORMATION

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• Connaissances de base en programmation (idéalement en Python).
• Notions fondamentales en mathématiques et statistiques.

 

📌 MATERIEL NECESSAIRE

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Ordinateur

• Processeur :
  • Minimum : Intel i5 ou équivalent AMD.
  • Recommandé : Intel i7 ou équivalent AMD pour de meilleures performances.
• Mémoire RAM :
  • Minimum : 8 Go.
  • Recommandé : 16 Go ou plus, surtout pour les environnements virtuels.
• Carte graphique :
  • Type : GPU dédié (NVIDIA ou AMD recommandé).
  • Modèles Recommandés : NVIDIA GTX 1660, RTX 2060/3060 ou meilleures.
  • Raison : Les GPU sont optimisés pour le calcul parallèle, ce qui accélère considérablement l’entraînement des modèles de deep learning.
• Système d’exploitation :
  • Windows 10 ou supérieur, ou une distribution Linux (comme Ubuntu).

 

Autres

• Environnement de développement (Anaconda, Jupyter Notebooks).
• Bibliothèques Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow,…).

 

📌 DUREE DE LA FORMATION

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12 – 16 semaines

 

📌 PROJETS A DEVELOPPER AU COURS DE LA FORMATION 

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1. Analyse Prédictive : Modèle Prédictif pour Estimer les Ventes d’un Produit

Description du Projet

Ce projet consiste à créer un modèle prédictif qui estime les ventes d’un produit en fonction de données historiques. L’objectif est d’identifier les tendances et les facteurs qui influencent les ventes afin d’aider les entreprises à prendre des décisions éclairées.

Étapes du Projet

1. Collecte de Données
   • Rassembler des données historiques sur les ventes, y compris les quantités vendues, les prix, les promotions, et les données saisonnières.
   • Intégrer des données externes, comme les indicateurs économiques ou les tendances du marché.
2. Prétraitement des Données
   • Nettoyer les données en supprimant les valeurs manquantes et les doublons.
   • Normaliser ou standardiser les données pour faciliter l’apprentissage des modèles.
3. Analyse Exploratoire des Données (EDA)
   • Visualiser les tendances de vente au fil du temps.
   • Identifier les corrélations entre les ventes et d’autres variables (prix, promotions, etc.).
4. Sélection des Caractéristiques
   • Choisir les caractéristiques pertinentes qui influenceront les prévisions de ventes.
   • Utiliser des techniques de réduction de dimensionnalité si nécessaire.
5. Choix du Modèle
   • Tester plusieurs algorithmes de machine learning (régression linéaire, forêt aléatoire, XGBoost) pour déterminer celui qui donne les meilleures performances.
6. Entraînement du Modèle
   • Diviser les données en ensembles d’entraînement et de test.
   • Entraîner le modèle sur l’ensemble d’entraînement et évaluer sa performance sur l’ensemble de test.
7. Évaluation du Modèle
   • Utiliser des métriques comme la RMSE (Root Mean Squared Error) ou le R² pour évaluer la précision des prévisions.
8. Déploiement
   • Créer une interface utilisateur simple (tableau de bord) pour permettre aux utilisateurs de saisir des données et d’obtenir des prévisions de ventes.
   • Mettre en place un système de mise à jour des données pour affiner les prévisions avec le temps.

 

2. Chatbot IA : Conception et Déploiement d’un Chatbot Utilisant le NLP

Description du Projet

Ce projet consiste à concevoir et déployer un chatbot capable de répondre à des questions courantes en utilisant le traitement du langage naturel (NLP). Le chatbot pourra être intégré sur un site web ou une application pour améliorer l’expérience utilisateur.

Étapes du Projet

1. Définition des Objectifs
   • Identifier les cas d’utilisation spécifiques pour le chatbot (FAQ, assistance client, prise de rendez-vous).
   • Déterminer le ton et le style de communication du chatbot.
2. Collecte de Données
   • Rassembler des exemples de questions/réponses courantes pour entraîner le modèle.
   • Utiliser des données de conversations passées si disponibles.
3. Prétraitement des Données
   • Nettoyer et préparer les données textuelles (normalisation, tokenization, suppression des stop words).
   • Annoter les données si nécessaire pour l’entraînement supervisé.
4. Choix des Outils et Technologies
   • Sélectionner une bibliothèque NLP (comme NLTK, spaCy ou Hugging Face Transformers).
   • Choisir une plateforme pour déployer le chatbot (comme Dialogflow ou Microsoft Bot Framework).
5. Développement du Modèle
   • Concevoir le modèle de traitement du langage naturel pour interpréter les questions des utilisateurs.
   • Utiliser des techniques d’apprentissage supervisé ou des modèles pré-entraînés pour améliorer la compréhension.
6. Intégration des Réponses
   • Établir une base de connaissances qui contient des réponses aux questions courantes.
   • Mettre en place un système pour générer des réponses dynamiques si nécessaire.
7. Tests et Évaluation
   • Effectuer des tests utilisateurs pour évaluer la précision des réponses et l’expérience utilisateur.
   • Collecter des retours pour identifier les améliorations possibles.
8. Déploiement
   • Intégrer le chatbot sur le site web ou l’application.
   • Surveiller les interactions et recueillir des données pour améliorer le modèle au fil du temps.
9. Maintenance et Améliorations
   • Mettre à jour régulièrement la base de connaissances et affiner le modèle en fonction des nouvelles questions et retours des utilisateurs.