Python : mise en place d’un projet d’intelligence artificielle

• Comprendre les étapes clés d’un projet IA avec Python
• Manipuler des données et entraîner un modèle simple
• Structurer un projet IA maintenable et réutilisable

Développeurs, analystes, étudiants, chefs de projet technique ayant des bases en Python

Maîtrise des bases de Python et des notions fondamentales en data science

• Découvrir les grandes étapes d’un projet IA avec Python
• Collecter et préparer des données avec pandas et NumPy
• Visualiser les données et identifier des corrélations
• Choisir un algorithme de machine learning adapté
• Entraîner un modèle avec scikit-learn
• Évaluer les performances avec les principaux indicateurs
• Améliorer et optimiser un modèle (validation, tuning)
• Sauvegarder et réutiliser un modèle entraîné
• Structurer son code et documenter son projet
• Créer une interface simple avec Streamlit ou Flask pour tester son modèle

• Nettoyer et préparer un jeu de données CSV
• Entraîner et tester un modèle de classification simple
• Créer une interface Streamlit pour interagir avec le modèle

• Template de projet IA structuré en Python
• Liste des bibliothèques essentielles du machine learning
• Check-list des étapes clés pour construire un projet IA complet