Ingénieur Intelligence Artificielle / Machine Learning, le métier

Objectifs

Comprendre les missions d’un ingénieur IA/ML dans le développement de solutions d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique
Apprendre à concevoir, entraîner et déployer des modèles d’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes
Maîtriser les outils et les algorithmes nécessaires pour créer des modèles d’IA efficaces
Savoir optimiser les modèles en fonction des données et des résultats obtenus

Participants

Tous profils, incluant les ingénieurs, les data scientists, et toute personne intéressée par l’intelligence artificielle et le machine learning

Pré-requis

Connaissances de base en mathématiques, programmation (Python, R, etc.) et statistiques avancées

Programme

Identifier les rôles et responsabilités d’un ingénieur IA/ML dans la conception de solutions intelligentes
Définir un problème à résoudre avec des techniques d’intelligence artificielle et de machine learning
Choisir et appliquer les bons algorithmes de machine learning pour un problème donné (régression, classification, clustering)
Collecter et préparer les données nécessaires à l’entraînement des modèles d’IA
Entraîner et tester les modèles d’apprentissage automatique avec des données étiquetées et non étiquetées
Utiliser des frameworks d’IA populaires comme TensorFlow, Keras, PyTorch, et Scikit-learn
Optimiser les performances des modèles en ajustant les hyperparamètres et en validant les résultats
Déployer des modèles IA dans des systèmes de production pour une utilisation en temps réel
Analyser les résultats obtenus et ajuster les modèles pour améliorer la précision et la robustesse
Travailler avec des équipes pluridisciplinaires pour intégrer l’IA dans les applications et les processus métier

Exercices pratiques

Créer un modèle de machine learning pour résoudre un problème de classification
Utiliser un framework comme TensorFlow pour entraîner un modèle d’apprentissage profond
Optimiser un modèle de régression en ajustant les hyperparamètres et en évaluant la précision
Déployer un modèle d’IA dans une application ou un environnement de production

Aptibox

Check-list des outils nécessaires pour un ingénieur IA/ML efficace
Les erreurs courantes dans le développement de modèles IA/ML et comment les éviter
Outils pour évaluer les performances des modèles et ajuster les résultats
Guide pour déployer un modèle IA avec succès dans un environnement de production

Référence

MET127

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

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Coaching
Entrainement intensif
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