Au-delà du mythe, des jobs ! En plein développement, l’intelligence artificielle est l’ensemble des théories et des techniques mises en œuvre afin de simuler l’intelligence humaine. Au-delà des fantasmes de science-fiction qu’elle évoque, les professionnels qui la développent au quotidien sont bel et bien là ! Il s’agit, entre autres, des data engineers, data analysts et machine learning developers. Trois métiers qui reflètent les différentes étapes d’un processus : la collecte et la gestion de données, l’analyse de ces dernières afin d’en identifier les premières tendances et la construction de modèles prédictifs permettant aux ordinateurs l’auto-apprentissage.
Lancez-vous dans cette filière passionnante et choisissez notre formule : deux masterclass d’une semaine pour avoir un avant-goût, suivies par une formation de 7,5 semaines
Notre formule en detail 2 masterclass d’une semaine + 1 formation de 7,5 semaines
Afin de vous familiariser avec l’Intelligence artificielle, Interface3 vous propose 2 masterclass d’une semaine chacune en Data Science et en Machine Learning. Deux étapes vers la formation de 7,5 semaines, soit 38 jours, en développement « Machine Learning ».
Domaines d'application
Les domaines d’application sont nombreux. Quelques exemples ? La reconnaissance d’images, la reconnaissance vocale, les différents systèmes de recommandation (Netflix, Apple TV, etc.).
Ateliers pratiques
75% du temps de la formation est consacré à la mise en pratique : les formateurs introduisent la théorie et les connaissances nécessaires (statistiques, mathématiques, etc.) En les mettant directement en application dans des projets concrets.
Masterclass (5+5jours)
MASTERCLASS DATA SCIENCE (5 jours)
- La gestion des données (exploration, compréhension et représentation).
- Rappel de statistiques.
- Programmation en Python.
- Pratique du Data Mining.
MASTERCLASS LEARNING SCIENTIST (5 jours)
- Programmation en Python.
- Préparation, exploration et compréhension des données.
- Programmation de modèles prédictifs.
Formation (38jours)
- Algorithmique orientée Machine Learning : classification, régression, clustering, association, reinforcement learning, réseaux neuronaux artificiels (Deep Learning).
- Librairies et Langages de développement : Python, Scikit learn, Pytorch, TensorFlow. y Outils Cloud : Azure, Amazon Web Services, Google Cloud.
- Mathématiques et statistiques : matrices, probabilités, méthodes d’inférence statistique, tests d’hypothèses, statistiques descriptives.
- Projet : à partir de données, construction d’un modèle prédictif, déploiement et présentation. y Recherche d’emploi : révision du CV et de la lettre de motivation, ciblage employeur et simulation d’entretien.