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Accéder à un métier d’avenir en devenant un

Développeur AI

Python

Keras

PyTorch

TensorFlow

Pandas

Google Colab

Scikit-Learn

Developpement AI Certificate

4 mois – 10h par semaine – Sans prérequis

Compétences clés : Python Programming, Chatbots, Natural Language processing, AI Ethics, Machine Learning, Deep Learning, etc.

A la fin de ce programme, vous serez capables de :

Décrire l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, les réseaux de neurones et les algorithmes ML tels que la classification, la régression, le regroupement et la réduction dimensionnelle.
Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique supervisés et non supervisés à l'aide de SciPy et ScikitLearn.
Déployez des algorithmes et des pipelines de machine learning sur Apache Spark.
Créez des modèles d'apprentissage en profondeur et des réseaux de neurones à l'aide de Keras, PyTorch et TensorFlow.

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Mentoring personnalisé

Agenda flexible

Formation Certifiante

En groupe ou individuel

Apprendre par projets

En ligne et/ou en Présentiel

L'intelligence artificielle : C’est quoi?

L’intelligence artificielle consiste à permettre aux technologies de réaliser des actions humaines en copiant leurs comportements pour accomplir des missions spécifiques (analyse, information, etc.).

Les deux techniques les plus importantes dans le domaine sont le Machine Learning et le Deep Learning. En ce sens, la programmation avec Python est une compétence fortement demandée.

Applications majeures : chatbots, voitures auto-guidées, assistants virtuels (Siri, Alexa, ChatGPT, Midjourney), caméras de surveillance basés sur la reconnaissance faciale, moteurs de recherche, etc.

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Débouchés

AI Engineer, Robotics Scientist, AI Researcher, Machine Learning Specialist

2,7 millions

Emplois créés d'ici 2025.

375 millions

Travailleurs qui auraient besoin de se requalifier en raison de l’IA.

390 Milliards $

Le marché de l’IA d'ici 2025.

91%

Entreprises leaders qui investissent en AI

CURSUS DE FORMATION

Databases and SQL for Data Science with Python

Objectifs

À la fin de ce cours, vous devriez être capable de :

Analyser les données d'une base de données à l'aide de SQL et de Python.
Créer une base de données relationnelle sur le Cloud et travaillez avec des tables.
Écrire des instructions SQL, notamment SELECT, INSERT, UPDATE et DELETE.
Créer des requêtes plus puissantes avec des techniques SQL avancées comme les vues, les transactions, les procédures stockées et les jointures.

Concepts et/ou outils abordés :

Bases de données cloud
Programmation Python
Cahiers Jupyter
Système de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS)
SQL

Introduction au Data Analytics

Vous apprendrez à

Afficher une connaissance pratique d’Excel pour l’analyse des données.
Effectuer des tâches de base sur une feuille de calcul, notamment la navigation, la saisie de données et l'utilisation de formules.
Utiliser des techniques de qualité des données pour importer et nettoyer les données dans Excel.
Analyser les données dans des feuilles de calcul à l'aide de fonctions de filtrage, de tri, de recherche ainsi que de tableaux croisés dynamiques.

Concepts et/ou outils abordés :

Data Science
Spreadsheet
Data Analysis
Microsoft Excel
Data Visualization

Introduction au Data Analytics

Vous apprendrez à

Afficher une connaissance pratique d’Excel pour l’analyse des données.
Effectuer des tâches de base sur une feuille de calcul, notamment la navigation, la saisie de données et l'utilisation de formules.
Utiliser des techniques de qualité des données pour importer et nettoyer les données dans Excel.
Analyser les données dans des feuilles de calcul à l'aide de fonctions de filtrage, de tri, de recherche ainsi que de tableaux croisés dynamiques.

Concepts et/ou outils abordés :

Data Science
Spreadsheet
Data Analysis
Microsoft Excel
Data Visualization

Introduction au Data Analytics

Vous apprendrez à

Afficher une connaissance pratique d’Excel pour l’analyse des données.
Effectuer des tâches de base sur une feuille de calcul, notamment la navigation, la saisie de données et l'utilisation de formules.
Utiliser des techniques de qualité des données pour importer et nettoyer les données dans Excel.
Analyser les données dans des feuilles de calcul à l'aide de fonctions de filtrage, de tri, de recherche ainsi que de tableaux croisés dynamiques.

Concepts et/ou outils abordés :

Data Science
Spreadsheet
Data Analysis
Microsoft Excel
Data Visualization

Introduction au Data Analytics

Vous apprendrez à

Afficher une connaissance pratique d’Excel pour l’analyse des données.
Effectuer des tâches de base sur une feuille de calcul, notamment la navigation, la saisie de données et l'utilisation de formules.
Utiliser des techniques de qualité des données pour importer et nettoyer les données dans Excel.
Analyser les données dans des feuilles de calcul à l'aide de fonctions de filtrage, de tri, de recherche ainsi que de tableaux croisés dynamiques.

Concepts et/ou outils abordés :

Data Science
Spreadsheet
Data Analysis
Microsoft Excel
Data Visualization

Introduction à l’intelligence artificielle

Vous serez capables de :

Comprendre les concepts clés de l’IA et du Machine Learning.
Différencier IA, Machine Learning et Deep Learning.
Explorer les applications concrètes de l’IA dans différents secteurs.
Identifier les opportunités et défis éthiques de l’IA.
Prendre en main les outils et plateformes IA

Outils abordés :

IBM Watson
Google AI
OpenAI
Jupyter Notebook

Programmation en Python pour l’IA

Vous serez capables de :

Maîtriser la syntaxe et les structures de base de Python.
Manipuler et nettoyer des données avec Pandas et NumPy.
Utiliser Matplotlib et Seaborn pour visualiser des données.
Comprendre le prétraitement et l’exploration des données.
Automatiser des tâches avec Python.

Outils abordés :

Python
Pandas
NumPy
Matplotlib
Jupyter Notebook

Machine Learning avec Scikit-Learn

Vous serez capables de :

Comprendre les concepts d’apprentissage supervisé et non supervisé.
Appliquer des modèles de régression et de classification.
Évaluer les performances d’un modèle avec des métriques adaptées.
Optimiser les hyperparamètres d’un modèle
Automatiser le workflow de Machine Learning

Outils abordés :

Scikit-Learn
XGBoost
GridSearchCV
MLflow

Deep Learning avec TensorFlow et Keras

Vous serez capables de :

Comprendre l’architecture et le fonctionnement des réseaux neuronaux.
Construire des modèles de Deep Learning avec Keras et TensorFlow.
Entraîner et évaluer des modèles sur des données complexes.
Ajuster les hyperparamètres pour améliorer les performances.
Appliquer la rétropropagation et l’optimisation des modèles.

Outils abordés :

TensorFlow
Keras
PyTorch
Google Colab

Traitement du langage naturel (NLP)

Vous serez capables de :

Comprendre les bases du NLP et ses applications (chatbots, analyse de sentiment).
Utiliser IBM Watson Natural Language Understanding pour analyser du texte.
Construire un chatbot avec IBM Watson Assistant.
Implémenter des modèles de NLP avec SpaCy et Transformers.
Déployer une application NLP sur le cloud.

Outils abordés :

IBM Watson NLP
SpaCy
Hugging Face
NLTK

Vision par ordinateur et analyse d’images

Vous serez capables de :

Comprendre les bases du traitement d’images et du Computer Vision.
Utiliser OpenCV pour la manipulation et l’analyse d’images.
Construire un modèle CNN (réseau de neurones convolutionnels).
Entraîner un modèle de classification et détection d’objets.
Appliquer la vision par ordinateur à des projets concrets.

Outils abordés :

OpenCV
TensorFlow
IBM Watson Visual Recognition

Déploiement et industrialisation des modèles IA

Vous serez capables de :

Déployer un modèle IA sous forme d’API REST.
Conteneuriser un modèle avec Docker.
Automatiser l’inférence et la mise à jour des modèles.
Gérer le monitoring et la performance des modèles en production.
Exploiter les services cloud pour le déploiement

Outils abordés :

Flask
FastAPI
Docker
IBM Watson Studio
AWS Lambda

Éthique, biais et gouvernance de l’IA

Vous serez capables de :

Identifier les biais algorithmiques et leurs impacts.
Mettre en place des pratiques d’IA éthique.
Appliquer les réglementations (RGPD, Fair AI).
Gérer les risques liés à l’IA dans une organisation.
Concevoir des modèles transparents et explicables

Outils abordés :

IBM AI Fairness 360
Explainable AI
Model Risk Management

AI Developer Certificate

Boostez votre carrière avec un titre international

A la fin de votre formation, vous pouvez opter pour une certification professionnelle, reconnue à l'échelle internationale. Pour cela, nous vous préparons aux évaluations organisées de la part de l’organisme de certification concerné.

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des détenteurs de ce certificat ont amélioré leurs carrières professionnelles

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Votre mentor vous...

Guide à travers les apprentissages du programme pour s’assurer du développement de vos compétences.
Aide à planifier, créer et structurer votre portefeuille de projets réalisés au cours de la formation.
Fournit des conseils quant aux besoins des entreprises et vous prépare à démarrer une carrière dans votre domaine choisi.

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