Formation Intelligence Artificielle: Devenez un Expert en IA – 4 Jours

Découvrez les concepts fondamentaux de l’Intelligence Artificielle, en particulier les réseaux de neurones et le deep learning, tout en explorant des applications pratiques dans différents secteurs (santé, finance, industrie, marketing, etc.). Durant cette formation de 4 jours à Bruxelles, vous développerez vos compétences en IA, de la compréhension des algorithmes de base à la mise en œuvre de projets concrets sur des jeux de données réels.

Objectifs Pédagogiques

  • Acquérir les Bases de l’IA : historique, domaines (machine learning, deep learning, NLP, vision, etc.).
  • Maîtriser les Méthodes Fondamentales : réseaux de neurones, backpropagation, régularisation, optimisation.
  • Développer des Compétences Pratiques : manipulation de librairies Python (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn), mise en place de projets IA.
  • Explorer des Cas d’Usage Concrets : classification, régression, détection d’objets, analyse de sentiments, systèmes de recommandation.
  • Appréhender l’Industrialisation : bonnes pratiques de déploiement, monitoring, MLOps, éthique et conformité RGPD.

Public Concerné

  • Développeurs, Data Scientists, Ingénieurs, Chefs de Projets souhaitant approfondir leurs connaissances en IA ou lancer des projets liés à l’apprentissage automatique.
  • Étudiants, Entrepreneurs, Passionnés de Technologie cherchant à acquérir des bases solides en IA, deep learning et applications pratiques.
  • Décideurs, Managers intéressés par la mise en place de solutions IA dans leur organisation, désirant comprendre les enjeux techniques.

Prérequis

  • Connaissances de base en informatique (Python, manipulation de données).
  • Notions élémentaires en mathématiques (algèbre, statistiques, dérivation) recommandées.
  • Posséder un ordinateur portable (avec Python 3.x, Anaconda ou équivalent) est conseillé pour les exercices.

Programme de la Formation Intelligence Artificielle(4 Jours)

Jour 1 : Introduction et Fondamentaux

Matin (9h00 – 12h30)

  1. Panorama de l’IA
    • Historique et évolution : AI symbolique, machine learning, deep learning
    • Notions clés : supervised/unsupervised learning, reinforcement learning, big data
    • État de l’art : modèles récents, tendances (transformers, RL, generative AI)
  2. Bases Mathématiques et Algorithmes
    • Rappels sur vecteurs, matrices, dérivation, gradient descent
    • Méthodes classiques : régression linéaire, classification (logistique, SVM)
    • Exemples simples (scikit-learn) : chargement de données, entraînement, évaluation

Après-midi (14h00 – 17h30)
3. Réseaux de Neurones – Principes

  • Neuron : fonctions d’activation, couches cachées, forward/backpropagation
  • Architecture d’un réseau (denses, fully connected)
  • Exercice pratique : MLP sur dataset MNIST ou similaire (chiffres manuscrits)
  1. Prise en Main d’un Framework
    • Installation (TensorFlow/Keras ou PyTorch)
    • Aperçu de l’API, création d’un réseau simple, entraînement, validation
    • Discussion sur la performance (CPU vs. GPU, batch, epochs)

Jour 2 : Deep Learning et Approches Avancées

Matin (9h00 – 12h30)

  1. Convolutional Neural Networks (CNN)
    • Convolution, pooling, architecture LeNet, AlexNet, VGG, ResNet
    • Applications en vision par ordinateur : classification d’images, détection d’objets
    • Exercice pratique : implémentation d’un CNN pour classifier un dataset d’images
  2. Réseaux Récurrents (RNN) et NLP
    • LSTM, GRU : gestion de séquences (textes, séries temporelles)
    • Cas d’usage : prévision, analyse de sentiments, traduction automatique
    • Discussion sur les limites des RNN, introduction aux transformers

Après-midi (14h00 – 17h30)
3. Optimisation et Généralisation

  • Méthodes d’optimisation (SGD, Adam), choix du learning rate
  • Régularisation : dropout, batch normalization, early stopping
  • Data augmentation, ensemble methods, transfer learning
  1. Exercices Pratiques
    • Expérimentations avec différents paramètres (learning rate, batch size)
    • Amélioration d’un modèle CNN ou RNN, comparaison des résultats
    • Retours personnalisés, troubleshoots courants

Jour 3 : Applications Pratiques et Mise en Production

Matin (9h00 – 12h30)

  1. Étude de Cas : Recommandation, Détection de Fraude, etc.
    • Analyse de scenarios : e-commerce (système de recommandation), finance (détection d’anomalies), marketing (segmentation)
    • Sélection d’un cas concret pour un atelier en groupe
    • Approche workflow : exploration, feature engineering, entraînement, validation
  2. Données Complexes et Transfer Learning
    • Approche transfer learning : utilisation de modèles pré-entraînés (vision, NLP)
    • Fine-tuning pour des datasets spécifiques
    • Gains en performance et réduction du coût d’entraînement

Après-midi (14h00 – 17h30)
3. Déploiement et MLOps

  • Conteneurisation (Docker), mise en place d’API (Flask, FastAPI), monitoring
  • CI/CD, gestion des versions de modèles (MLflow), validation en production
  • Gestion des ressources (GPU, cluster HPC, cloud providers)
  1. Exercices Pratiques / Mini-Projet
    • Mise en place d’une pipeline de bout en bout : data → entraînement → évaluation → export du modèle → petite API
    • Discussion sur les bonnes pratiques : logs, sécurité, RGPD

Jour 4 : (Optionnel) Thèmes Avancés et Atelier Final

Matin (9h00 – 12h30)

  1. Approfondissement
    • Transformers en détail (BERT, GPT), attention mechanism
    • GAN (Generative Adversarial Networks) : principes, exemples (images, deepfakes)
    • RL (Reinforcement Learning) : concepts de base, environnement, policy
  2. Atelier Collaboratif
    • Choix d’un dataset ou d’une problématique plus complexe (images, texte, audio)
    • Répartition des tâches : preprocessing, modèle, évaluation, présentation

Après-midi (14h00 – 17h30)
3. Réalisation du Projet

  • Implémentation en groupe, tests, ajustements d’hyperparamètres
  • Rédaction d’un résumé des résultats, mise en commun, slides ou wiki
  1. Conclusion et Perspectives
    • Retour d’expérience, meilleures pratiques, questions/réponses
    • Clôture de la formation, remise d’un support de cours et d’exemples, plan d’action post-formation

Points Forts

  • Formation Intensive sur 4 Jours : un parcours complet allant des bases aux approches plus avancées du deep learning.
  • Alternance Théorie/Pratique : démonstrations, exercices concrets, mini-projets, ateliers collaboratifs.
  • Formateurs Spécialisés : experts IA et deep learning, partageant retours d’expérience concrets.
  • Support Pédagogique Complet : notebooks, scripts, ressources en ligne, exemples de projets.

Modalités Pratiques

  • Durée : 4 jours (28 heures de formation)
  • Horaires : 9h00 – 12h30 / 14h00 – 17h30
  • Lieu : Bruxelles, Belgique
  • Matériel Requis :
    • Ordinateur portable (Windows, macOS ou Linux)
    • Environnement Python (Anaconda) et GPU recommandé ou accès cloud
  • Accessibilité : contactez-nous pour tout aménagement ou besoin particulier

Inscription & Renseignements

Rejoignez cette Formation IA de 4 jours à Bruxelles et explorez la conception et l’entraînement de réseaux de neurones profonds, développant ainsi les compétences essentielles pour évoluer dans les domaines de l’Intelligence Artificielle et du deep learning.