Acquérez des compétences pratiques en intelligence artificielle et en apprentissage automatique avec Python grâce à cette formation pratique destinée aux apprenants de niveau intermédiaire qui souhaitent passer des concepts fondamentaux à la mise en œuvre de modèles d’IA avancés. Vous commencerez par explorer les principes fondamentaux de l’IA, l’utilisation de Python pour l’apprentissage automatique, le compromis biais-variance, l’évolution des modèles et le rôle de Scikit-learn dans le développement de solutions intelligentes.

Au fil de la formation, vous apprendrez à préparer, prétraiter et visualiser des ensembles de données, à appliquer des techniques de réduction de dimensionnalité, à sélectionner des modèles d’apprentissage automatique adaptés et à évaluer les performances des classificateurs à l’aide d’analyses statistiques, de mesures de précision et de l’encodage des étiquettes. Le cours aborde ensuite l’apprentissage profond, où vous mettrez en œuvre des perceptrons multicouches, le clustering, les méthodes d’ensemble et des modèles de classification binaire à l’aide de TensorFlow, Keras et PyTorch dans des environnements Jupyter Notebook. Ce qui distingue ce cours, c’est son approche pédagogique étape par étape qui allie la théorie essentielle de l’IA à des démonstrations pratiques de codage, vous permettant d’appliquer immédiatement les concepts à des ensembles de données concrets. Vous renforcerez également votre capacité à documenter des workflows d’IA avec Markdown et à communiquer vos conclusions grâce aux visualisations Pyplot. À la fin de ce cours, vous serez capable d’analyser des ensembles de données, de construire, d’évaluer, de tester et d’affiner des modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond, tout en présentant vos projets d’IA en toute confiance.