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Accueil — Machine Learning
Machine Learning
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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
Ingénieur Intelligence Artificielle / Machine Learning, le métier
2 heures
MET127
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  • Comprendre le rôle et les missions d’un ingénieur IA / Machine Learning
  • Concevoir, entraîner et déployer des modèles de machine learning
  • Utiliser les principaux outils et frameworks IA pour développer des solutions performantes
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
Panorama des cas d'usage du machine learning
2 heures
IAF152
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  • Découvrir les principaux cas d’usage du machine learning dans différents secteurs
  • Relier les problématiques métiers aux types de modèles de machine learning
  • Identifier des opportunités d’application du ML dans son environnement professionnel
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
Intelligence artificielle et robotique
2 heures
IAF145
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  • Comprendre le rôle de l’IA dans le fonctionnement des robots intelligents
  • Identifier les usages de la robotique IA dans différents secteurs
  • Explorer les enjeux techniques, humains et éthiques de la robotique intelligente
Les fondamentaux de l'intelligence artificielle et du big data
2 heures
IAF147
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  • Comprendre les bases de l’intelligence artificielle et du big data ainsi que leurs interactions
  • Identifier les principaux usages et enjeux liés à l’exploitation des données
  • Découvrir les technologies et métiers associés aux projets IA et data
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
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
Choisir le bon algorithme de Machine Learning selon son problème
2 heures
IAF151
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  • Comprendre les critères de choix d’un algorithme selon le besoin métier et les données disponibles
  • Identifier les principales familles d’algorithmes et leurs cas d’usage
  • Savoir arbitrer entre performance, simplicité et interprétabilité des modèles
Machine Learning appliqué à la cybersécurité
2 heures
IAF153
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  • Comprendre les usages du machine learning dans les systèmes de cybersécurité
  • Identifier les principaux modèles et cas d’usage pour détecter et prévenir les menaces
  • Savoir intégrer une approche IA dans une stratégie de sécurité informatique

 

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
Machine Learning pour l’analyse de churn et la fidélisation client
2 heures
IAF155
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  • Comprendre comment le machine learning permet de prédire le risque de churn client
  • Identifier les signaux faibles et automatiser les actions de rétention
  • Mettre en place une stratégie de fidélisation basée sur l’analyse prédictive des données clients
Machine Learning et Supply Chain
2 heures
IAF156
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  • Comprendre comment le machine learning optimise la performance et la résilience de la supply chain
  • Identifier les principaux cas d’usage du ML dans la logistique, les stocks et la prévision
  • Exploiter les données supply chain pour améliorer la prise de décision opérationnelle
Intelligence artificielle et robotique au service de la santé
2 heures
IAF50
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  • Comprendre les usages de l’IA et de la robotique dans le secteur de la santé
  • Identifier les bénéfices, limites et enjeux éthiques de ces technologies
  • Intégrer des outils IA et robotiques dans les pratiques médicales et organisationnelles
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Le Machine Learning 

Le machine learning est au cœur de l’intelligence artificielle. Comprendre ses principes et ses applications permet de mieux saisir son rôle dans l’innovation et la performance des entreprises.

Nos formations en machine learning abordent :

  • Les fondamentaux de l’apprentissage automatique.
  • Les principales méthodes supervisées et non supervisées.
  • Les outils et environnements de développement.
  • Les applications concrètes du machine learning.
  • Les perspectives d’évolution de cette discipline.

Ces modules offrent aux participants une introduction claire et pratique aux techniques de machine learning.

Financements
Nous vous aidons dans vos démarches pour financer vos formations. Retrouvez toutes les informations sur les solutions de financement.
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Nos forfaits

Nous vous proposons des forfaits/packs d’achat de modules à prix dégressifs, selon la quantité demandée.

Ces modules de 2h sont valables pour nos 5000 aptitudes ( = ateliers de formation 100% sur mesure allant à l’essentiel, tous thèmes confondus, sur tous nos catalogues management, RH, communication, développement personnel, commercial…) et valables également sur toutes nos prestations (séances de coaching, bilan de compétences , feedback 360°, codéveloppement…).

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