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PAR355

Deep learning specialist
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Deep learning specialist, le métier
2 heures
IAF182
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  • Comprendre les missions et compétences clés du spécialiste en deep learning
  • Identifier les outils, frameworks et modèles utilisés pour construire des réseaux neuronaux avancés
  • Explorer les cas d’usage concrets du deep learning dans différents secteurs
  • Se repérer dans les parcours de formation, les rôles et les évolutions possibles

 

Les fondamentaux du machine learning
2 heures
IAF146
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  • Comprendre les principes essentiels du machine learning et ses usages
  • Identifier les principaux types d’apprentissage automatique et leurs applications
  • Découvrir les étapes de création et d’évaluation d’un modèle de machine learning
Deep Learning avec TensorFlow et Keras
2 heures
IAF177
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  • Comprendre les principes fondamentaux du Deep Learning et des réseaux neuronaux
  • Construire, entraîner et évaluer des modèles avec TensorFlow et Keras
  • Expérimenter des architectures adaptées à des cas d’usage réels
Réseaux de neurones et deep learning
2 heures
IAF144
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  • Comprendre le fonctionnement des réseaux de neurones et du deep learning
  • Identifier les principaux cas d’usage du deep learning dans différents secteurs
  • Découvrir les étapes de création, d’entraînement et d’évaluation d’un modèle
Les principaux modèles de Machine Learning
2 heures
IAF148
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  • Identifier les grandes familles de modèles de machine learning et leurs usages
  • Comprendre les différences entre les principaux algorithmes supervisés et non supervisés
  • Savoir choisir un modèle adapté à un besoin métier ou à un type de données
Mettre en œuvre un projet Machine Learning de A à Z
2 heures
IAF149
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  • Comprendre les étapes clés d’un projet machine learning de la donnée au déploiement
  • Structurer une démarche ML alignée avec un besoin métier concret
  • Mettre en œuvre un modèle prédictif de manière rigoureuse et responsable
Nettoyer, structurer et préparer les données pour le Machine Learning
2 heures
IAF150
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  • Comprendre l’importance de la qualité des données dans les projets de machine learning
  • Maîtriser les principales techniques de nettoyage, structuration et transformation des données
  • Préparer efficacement des jeux de données avant l’entraînement d’un modèle
Machine Learning éthique : limiter les biais algorithmiques
2 heures
IAF154
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  • Comprendre les origines et les impacts des biais algorithmiques dans les projets de machine learning
  • Identifier les étapes critiques où des biais peuvent apparaître dans un modèle IA
  • Mettre en place des pratiques de conception plus éthiques, transparentes et responsables
Les limites de l’IA générative
2 heures
IAF34
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  • Identifier les limites techniques, éthiques et juridiques de l’IA générative
  • Comprendre les risques liés aux biais, hallucinations et usages détournés
  • Développer une approche responsable et critique de l’utilisation de l’IA générative
Séance de coaching ciblée
1 heure
PRT48
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  • Régler votre problématique grâce à une séance de coaching ciblée
  • Déclencher un ou plusieurs déclics au sein de vous-même pour progresser
  • Comprendre l’apport du coaching et de la maïeutique, en le vivant soi-même.
Entraînement intensif
1 heure
PRT02
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  • Approfondir un ou des aptitudes vues précédemment
  • Découvrir des points non encore vus lors des premières séances sur un sujet
  • S’entraîner à l’utilisation des techniques et outils et constituer un suivi du parcours
Certification de votre parcours
1 heure
PRT00
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  • Valider les connaissances et la méthodologie acquises durant le parcours
  • Se perfectionner, prendre de la valeur dans son domaine, son métier
  • Obtenir de la reconnaissance sur le marché du travail
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