Description
Objectif de formation : Fournir aux étudiants les bases du machine learning et les initier aux premières expérimentations sur des jeux de données réels.
Objectifs pédagogiques
- Comprendre et implémenter un modèle de machine learning.
- Manipuler et analyser des jeux de données réels.
Public concerné
Étudiants en informatique, ingénierie, data science.
Prérequis
Connaissances de base en programmation Python.
Déroulé du programme
1
Introduction aux concepts du Machine Learning (3h)
3h
- Qu’est-ce que le Machine Learning ?
- Différence entre apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
- Travaux pratiques : Utilisation de Google Teachable Machine pour entraîner un modèle simple.
2
Exploration et préparation des données (5h)
5h
- Collecte et nettoyage des données
- Introduction à Pandas et NumPy
- Travaux pratiques : Nettoyage d’un dataset sur Jupyter Notebook et visualisation avec Matplotlib.
3
Implémentation des premiers modèles de Machine Learning (7h)
7h
- Régression linéaire et classification
- Introduction aux arbres de décision et forêts aléatoires
- Travaux pratiques : Entraînement et évaluation de modèles de régression et classification avec scikit-learn.
4
Application avec des objets programmables (5h)
5h
- Intégration des modèles dans des environnements physiques
- Travaux pratiques : Programmation d’un robot pour qu’il apprenne un comportement (suivi d’un chemin).
5
Visualisation des performances et ajustement des modèles (4h)
4h
- Interprétation des résultats et optimisation des modèles
- Travaux pratiques : Comparaison des performances de plusieurs modèles sur un même dataset.
6
Atelier projet : entraînement d’une IA appliquée (4h)
4h
- Développement d’un modèle complet en autonomie (ex. reconnaissance d’images, détection de spam).
Informations
Durée
4 jour(s)
28h
Tarif
Sur demande
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