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Starts 8 June 2025 10:03

Ends 8 June 2025

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Comment j'apprendrais le ML/AI rapidement si je devais recommencer

Découvrez une feuille de route stratégique pour apprendre l'IA et le ML à partir de zéro en 2025, avec des conseils étape par étape sur le chemin le plus efficace pour maîtriser ces technologies en évolution rapide.
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Aperçu

Découvrez une feuille de route stratégique pour apprendre l'IA et le ML à partir de zéro en 2025, avec des conseils étape par étape sur le chemin le plus efficace pour maîtriser ces technologies en évolution rapide.

Programme

  • Introduction à l'IA et au ML
  • Définitions et concepts clés
    Aperçu du paysage actuel de l'IA/ML
    Définir des objectifs d'apprentissage réalistes et des attentes
  • Fondamentaux de la Programmation pour l'IA
  • Python pour l'IA/ML : Bases et bonnes pratiques
    Bibliothèques clés : NumPy, Pandas, Matplotlib
  • Rappel d'Algèbre Linéaire et de Calcul
  • Vecteurs, matrices et opérations
    Dérivées et gradients
  • Probabilités et Statistiques pour l'Apprentissage Automatique
  • Statistiques descriptives et distributions
    Tests d'hypothèses et valeurs-p
    Concepts bayésiens
  • Concepts Essentiels de l'Apprentissage Automatique
  • Apprentissage supervisé vs. non supervisé
    Types d'algorithmes et quand les utiliser
    Techniques d'évaluation et de validation des modèles
  • Algorithmes Fondamentaux du ML
  • Régression linéaire, régression logistique
    Arbres de décision et méthodes d'ensemble (Forêt Aléatoire, Boosting de Gradient)
    Techniques de regroupement (K-means, hiérarchique)
  • Réseaux de Neurones et Apprentissage Profond
  • Introduction aux réseaux de neurones
    Architectures : CNN, RNN, LSTMs
    Utilisation de frameworks : TensorFlow, PyTorch
  • Flux de Travail Pratique du ML
  • Prétraitement des données et ingénierie des caractéristiques
    Entraînement, ajustement, et déploiement des modèles
    Outils pour le contrôle de version et le suivi des expériences
  • Sujets Avancés et Tendances
  • Apprentissage par transfert et modèles pré-entraînés
    Bases de l'apprentissage par renforcement
    Introduction aux modèles génératifs (GAN, VAE)
  • Éthique et IA
  • Comprendre le biais et l'équité
    Problèmes de confidentialité et régulations de l'IA
  • IA en Production
  • Construction et déploiement de modèles IA
    Surveillance et maintenance des modèles après déploiement
  • Ressources d'Apprentissage et Communauté
  • Cours en ligne et tutoriels
    Articles de recherche et rester à jour
    Réseautage avec des communautés IA et des médias
  • Projet de Fin d'Études
  • Développer et présenter un projet d'IA/ML de A à Z
    Accent mis sur l'application et l'impact

Sujets

Informatique