Intelligence Artificielle
Artificial Intelligence
Maîtrisez les bases mathématiques, le Machine Learning et le Deep Learning pour créer des modèles IA efficaces.
📋Prérequis
Bonnes bases en Python et mathématiques (algèbre linéaire, probas)
🎯Débouchés possibles
Ce que vous allez apprendre
Les phases du parcours
Phase de base - Maths et Python
Durée estimée : 2-3 mois
Bases de Python et mathématiques
Maths pour l'IA
Consolidez les fondamentaux mathématiques
📚Sujets principaux :
- •Algèbre linéaire (vecteurs, matrices)
- •Calcul différentiel
- •Probabilités et statistiques
- •Fonctions de coût
- •Optimisation (GD)
- •Régularisation
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Implémenter régression linéaire
- ✓Descente de gradient
- ✓Normalisation features
Python scientifique
Utilisez NumPy, Pandas et Matplotlib
📚Sujets principaux :
- •Vecteurs/matrices NumPy
- •Manipulation de données
- •Visualisations Matplotlib
- •Seaborn
- •Notebooks Jupyter
- •Gestion d'environnements
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Notebook d'analyse
- ✓Visualisation de distributions
- ✓Courbes d'apprentissage
Fondamentaux ML
Cadre de travail pour ML classique
📚Sujets principaux :
- •Préparation des données
- •Split train/val/test
- •Évaluation et métriques
- •Under/Overfitting
- •Cross-validation
- •Sélection de modèles
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Pipeline sklearn
- ✓Courbes ROC
- ✓GridSearch de paramètres
Phase intermédiaire - ML et Deep Learning
Durée estimée : 3-4 mois
Modèles classiques et réseaux neuronaux
Modèles supervisés
Appliquez les modèles classiques
📚Sujets principaux :
- •Régression (Lasso/Ridge)
- •SVM
- •kNN
- •Naive Bayes
- •Ensembles (RF/GBM)
- •XGBoost/LightGBM
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Prédiction tabulaire
- ✓Sélection de variables
- ✓Comparaison de modèles
Deep Learning
Construisez des réseaux neuronaux
📚Sujets principaux :
- •PyTorch/TensorFlow
- •CNN pour vision
- •RNN/LSTM/GRU
- •Regularization
- •Optimizers
- •Transfer learning
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Classif d'images CIFAR
- ✓Texte: classification
- ✓Fine-tune ResNet/BERT
Mise en production
Servir et surveiller les modèles
📚Sujets principaux :
- •Export de modèles
- •FastAPI
- •Tests unitaires
- •Docker
- •Monitoring
- •Gestion de versions
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓API de scoring
- ✓Container de service
- ✓Dashboard de dérive
Phase avancée - Spécialisations
Durée estimée : 2-3 mois
NLP, RL, Vision par ordinateur
NLP moderne
De la tokenization aux Transformers
📚Sujets principaux :
- •Prétraitement texte
- •Word embeddings
- •Seq2seq
- •Transformers
- •Fine-tuning
- •Évaluation NLP
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Analyse de sentiments
- ✓Résumé automatique
- ✓QA avec modèle pré-entraîné
Vision par ordinateur
Techniques et architectures clés
📚Sujets principaux :
- •Augmentations
- •CNN avancés
- •Détection/segmentation
- •Datasets et labellisation
- •Équilibrage de classes
- •Benchmarks
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Détection d'objets
- ✓Segmentation d'images
- ✓Classif multi-label
RL et cas avancés
Apprentissage par renforcement et cas métiers
📚Sujets principaux :
- •Bandits
- •Q-learning
- •Policy gradients
- •Exploration/exploitation
- •Simulation
- •Cas d'usage
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Agent simple
- ✓Optimisation de stratégie
- ✓Expérience simulée
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Conseils pour réussir
Pratique régulière
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Fixez des objectifs
Divisez le parcours en petits objectifs et célébrez vos progrès