Formations en entreprise

Nous formons vos collaborateurs pour accompagner votre entreprise dans sa transition digitale.
Nos formations courtes de 1 à 3 jours sont dispensées dans vos locaux.
Nos ateliers s'appuient sur des cas concrets pour être 100% opérationnels et transmettre les meilleures pratiques.

Initiation à la data science

L’objectif de cette formation est de se familiariser avec les principaux concepts de la data science et d'en découvrir les outils.

  • Introduction au Big Data
  • Modélisation d'un problème de data science
  • Les familles d'algorithmes de machine learning
  • La boîte à outils du data scientist
  • Performance et sélection de modèles
  • Workflow d'un projet data

Durée : 1 journée
Prérequis : aucun

Initiation à l'intelligence artificielle

L’objectif de cette formation est de comprendre le fonctionnement de l’apprentissage de réseaux de neurones et d'entraîner de premiers modèles

  • Possibilités, applications, et limites de l'intelligence artificielle
  • Introduction au deep learning et aux réseaux de neurones
  • Réseaux de neurones multi-couches
  • Réseaux convolutifs et traitement de l'image
  • Cas pratique: conception et entraînement d'un modèle de reconnaissance d'images
  • Worfklow d'un projet deep learning

Durée : 2 journées
Prérequis : aucun

Analyse de données avec Python

L'objectif de cette formation est de poser les bases du language Python et d'utiliser les librairies permettant de manipuler un jeu de données.

  • Types et structures de données
  • Programmation orientée objet
  • Manipulation de datasets
  • Visualisation de données
  • Analyse exploratoire de données

Durée : 2 jours
Prérequis : notions basiques de programmation et de statistiques

Machine Learning Python

L'objectif de cette formation est de découvrir les modèles utilisés en machine learning supervisé et non supervisé.

  • Data cleaning
  • Feature engineering
  • Classification et régression
  • Clustering
  • Réduction de dimensions
  • Détection de fraudes et d'anomalies
  • Arbres de décisions
  • Déploiement

Durée : 3 jours
Prérequis : programmation Python et librairies NumPy, Pandas, Matplotlib

Introduction au Deep Learning

L'objectif de cette formation est de comprendre la valeur ajoutée et le fonctionnement des algorithmes de deep learning.

  • Perceptron
  • Réseaux de neurones
  • Backpropagation
  • Fonctions d'activation
  • Traitement d'images par réseaux convolutionnels
  • Déploiement

Durée : 3 jours
Prérequis : 
  • programmation Python avec NumPy, Pandas, Matplotlib
  • Machine Learning (principaux algorithmes et packages Python associés)
  • Mathématiques (algèbre linéaire et principes d’optimisation).

Traitement du langage

L'objectif de cette formation est de comprendre les méthodes de représentation du texte et de les appliquer à des cas usuels.

  • Prétraitement de texte
  • Classification de texte
  • Extraction d'information
  • Analyse de sentiment

Durée : 2 jours
Prérequis : programmation Python et librairies NumPy, Pandas, Matplotlib

Architecture des données

L'objectif de cette formation est de se familiariser avec les enjeux de stockage, accès et traitement de grands volumes de données.

  • Bases de données et SQL
  • Architectures distribuées
  • Bases NoSQL
  • Hadoop et Map-Reduce
  • Spark

Durée : 3 jours
Prérequis : notions de programmation

Affective computing

L'objectif de cette formation est de s'initier à l'informatique affective à travers l'analyse de la voix et de l'expression faciale.

  • Signaux sociaux dans la voix et l'image
  • Descripteurs image
  • Descripteurs audio bas niveau
  • Feature engineering sur des flux vidéos
  • Classication d'émotions à partir de vidéos

Durée : 3 jours
Prérequis : 
  • programmation Python avec NumPy, Pandas, Matplotlib
  • Machine Learning (principaux algorithmes et packages Python associés)
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