Introduction :
L’apprentissage automatique, également connu sous le nom de machine learning, est une discipline qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et de prendre des décisions ou de réaliser des prédictions sans être explicitement programmés.
Une formation spécialisée dans ce domaine permet aux professionnels d’acquérir les connaissances fondamentales des algorithmes, des techniques et des outils d’apprentissage automatique.
Cela leur permet de résoudre des problèmes complexes, d’extraire des informations précieuses à partir de grandes quantités de données et d’automatiser des tâches pour améliorer l’efficacité et la précision des systèmes informatiques.
L’introduction à l’apprentissage automatique en informatique permet aux professionnels de comprendre les concepts clés tels que la classification, la régression, le clustering et le traitement du langage naturel.
Cette formation leur donne également la capacité de sélectionner et d’appliquer les bons algorithmes d’apprentissage automatique en fonction des problèmes spécifiques auxquels ils sont confrontés.
Objectifs :
- Comprendre les fondements théoriques de l’apprentissage automatique
- Découvrir les différents types d’algorithmes et leurs applications
- Apprendre à préparer, nettoyer et analyser les données pour l’apprentissage automatique
- Acquérir les compétences pour entraîner des modèles d’apprentissage automatique
- Explorer les méthodes d’évaluation et d’amélioration des modèles d’apprentissage automatique
Population cible :
Cette formation s’adresse aux professionnels travaillant dans le domaine de l’informatique, aux développeurs, aux analystes de données, aux ingénieurs logiciels, ainsi qu’à toute personne souhaitant acquérir une compréhension de base de l’apprentissage automatique et ses applications.
Outils pédagogiques :
- Présentations interactives
- Études de cas pratiques
- Exercices de programmation en langages courants (Python, R, etc.)
- Sessions de discussions et d’échanges
- Projets de groupe pour appliquer les concepts appris
Outils en ligne :
- Plates-formes d’apprentissage en ligne pour l’accès aux ressources et aux supports de cours
- Environnements de développement intégrés (IDE) pour l’exécution de code
- Bibliothèques de machine learning (scikit-learn, TensorFlow, etc.) pour la pratique des algorithmes
- Forums de discussion en ligne pour favoriser les échanges entre participants
- Quizz et évaluations en ligne pour mesurer la compréhension et l’acquisition des connaissances