1️⃣ Objectifs de la formation

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• À l'issue de cette formation, l'apprenant sera capable de :

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'Intelligence Artificielle.

• Manipuler des données avec Python.

• Préparer et analyser des jeux de données.

• Mettre en œuvre des algorithmes de Machine Learning.

• Construire et entraîner des modèles de Deep Learning.

• Évaluer les performances des modèles.

• Développer des solutions IA pour des problèmes réels.

• Comprendre les domaines d'application actuels de l'IA.

 

2️⃣ PROGRAAMME DE FORMATION​​​

• Module 1: Introduction à l'IA et environnement Python - 4 h

• Module 2: Manipulation et préparation des données - 6 h

• Module 3 : Méthodes d'apprentissage automatique (Machine Learning) - 6 h

• Module 4 : Machine Learning Supervisé - 10 h

• Module 5 : Machine Learning Non Supervisé - 4 h

• Module 6 : Introduction au Deep Learning - 6 h

• Module 7 : Projet pratique d'IA - 4 h

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3️⃣ Méthodes pédagogiques

• Explications interactives des concepts

• Démonstrations réalisées par le formateur

• Exercices et travaux pratiques guidés

• Apprentissage basé principalement sur la pratique

• Réalisation de mini projets

 

4️⃣ Moyens pédagogiques

• Salle de formation équipée d’ordinateurs

• Vidéoprojecteur ou écran de projection

• Environnement de développement Python / VS Code

• Bibliothèques Python : NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, OpenCV

• Supports de formation numériques et datasets pour les exercices

 

5️⃣ Profil du formateur

• Formation en informatique, data science ou intelligence artificielle

• Bonne maîtrise du langage Python

• Connaissances en Machine Learning et analyse de données

• Expérience en développement d’applications IA

• Expérience en formation ou encadrement pédagogique

• Capacité à accompagner des débutants dans des travaux pratiques.

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