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Intelligence Artificielle : Connaissances des algorithmes pour le Machine Learning

Du 26 au 28 mai DEMATERIALISEE

L’intelligence artificielle « l’IA » est annoncée comme une des technologies de la transformation numérique des entreprises, et en tout premier lieu, celle des TPE/PME et des ETI. Derrière le mot IA on trouve des évolutions technologiques. Machine learning (apprentissage automatique), deep learning (apprentissage profond), réseau de neurones… toutes ces notions sont basées sur des algorithmes complexes que nous vous proposons de découvrir.
L’IA, cette discipline informatique, transfère aux machines une intelligence au point qu’elle serait indiscernable du comportement d’un être humain. L’IA faible sert à automatiser une tâche humaine répétitive, l’IA forte modélise des problèmes complexes et simule l’intelligence humaine, imitant ou remplaçant l’homme ce qui suscite craintes et questionnements. Toutes ces notions sont utiles dans les systèmes embarqués mais comment s’y retrouver simplement ?

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OBJECTIFS

Comprendre les algorithmes utilisés dans l’IA incluant les principales techniques du « machine learning » (apprentissage automatique) et du deep learning (apprentissage profond).
Découvrir la mise en œuvre de ces algorithmes sur des cas concrets, vous aurez ainsi une culture de l’IA dans son ensemble et vous serez à même de choisir dans quelle direction vous souhaitez étendre vos connaissances, pour mieux comprendre les principes mathématiques permettant une modélisation efficace.

PUBLIC VISE

Ingénieurs, techniciens concepteurs et les développeurs impliqués dans les entreprises en charge de concevoir des produits avec de l’IA.

PREREQUIS

Connaitre Python ou un langage de programmation informatique et de solides bases mathématiques sont conseillées.
Un PC avec webcam, haut-parleur et micro et une liaison Internet sont requis.

INTERVENANT
Senior Data scientist, Entrepreneur – AI, DL, NLPr
Le programme CAP’TRONIC aide, chaque année, 400 entreprises à monter en compétences sur les technologies liées aux systèmes électroniques et logiciel embarqué.

PRIX

Non-adhérent : 1 500€ HT
Adhérent CAP’TRONIC : 1 200€ HT

Tarif spécial pour les PME de la Région Occitanie, 750 € HT, avec le soutien de la DIRECCTE (*).
(*) Pour bénéficier de ce tarif préférentiel, il vous faut être déjà adhérent CAP’TRONIC ou le devenir et salarié de votre entreprise.

LIEU

Formation à distance : Les accès à un outil informatique en ligne adapté seront fournis au stagiaire avant le démarrage de la formation. Aucun logiciel spécifique n’est à installer. Seule une connexion à Internet est requise

PROGRAMME

INTRODUCTION A L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Historique
Vocabulaire
Les principaux acteurs
L’écosystème
Les contextes d’applications

INTRODUCTION AU MONDE DU MACHINE LEARNING
Le type de problème pouvant être résolut : la donnée + contraintes
Les métriques de qualité
Le panorama des méthodes et des exemples d’applications :
Les frameworks existants
TP : Exploitation d’un environnement de training cloud

INTRODUCTION AU MONDE DU DEEP LEARNING
Le type de problème pouvant être résolut : la donnée + contraintes
Les métriques de qualité
Le panorama des méthodes et des exemples d’applications : briques de base jusqu’au réseaux très profonds spécialisés, ou aux modèles génératifs
Les frameworks existants
TP : Classification et reconnaissance d’activité à partir de multisensor

INTRODUCTION AU MONDE DU REINFORCEMENT LEARNING
Le type de problème pouvant être résolut : la donnée + contraintes
Les métriques de qualité
Le panorama des méthodes et des exemples d’applications : du Q-learning ou Deep reinforcement learning, des jeux Atari à Starcraft
Les frameworks existants
TP : L’analyse de signaux d’activité à base de DL

L’INFRASTRUCTURE ET SES CONTRAINTES POUR UN DEPLOIEMENT EN PRODUCTION
Les pipelines de déploiement et d’entrainement
La gestion des modèles
L’infrastructure : entre les puces hardwares et le Cloud

LE PROJET D’IA
Les nouveaux métiers
Les nouveaux points intervenant dans la gestion du risque du projet
Les outils de collaboration/monitoring propre au deep learning

ORGANISATION

Moyens pédagogiques : Outil de visioconférence - Support de cours - Etude de cas et travaux pratiques – Assistance pédagogique sur le cours assurée par le formateur pendant 1 mois à l’issue de la formation.

Moyens permettant d’apprécier les résultats de l’action : Evaluation de l’action de formation par l’envoi d’un questionnaire de satisfaction à chaud à l’issue de la formation, puis d’un questionnaire à froid quelques semaines après la formation.

Moyen permettant de suivre l’exécution de l’action : Evaluation des connaissances via un questionnaire avant et après la formation.

Sanction de la formation : Attestation d’assiduité

RENSEIGNEMENTS ET INSCRIPTION

Sophie BASSE-CATHALINAT, cathalinat@captronic.fr - 06 79 49 15 99
Pour toute question y compris les conditions d’accès pour les publics en situation de handicap.

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IA : Connaissance des algorithmes pour le Machine Learning Formation à distance du 26 au 28 mai 2021