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Public visé : Professionnels dans le domaine de la gestion de données ou personne souhaitant se reconvertir dans ce domaine professionnel.
 
Niveau : initiation (ou avancé sur demande)
 
Prérequis :

• Être sensibilisé à la gestion de données
• Savoir naviguer sous Windows
• Avoir votre logiciel d'installé (si un logiciel est nécessaire)

 
Dates de sessions : Voir les dates ici
 
Délai d'accès :
• 11 jours ouvrés en cas de financement CPF
• 15 jours ouvrés en cas de financement France Travail (Pôle Emploi)
• 15 jours ouvrés en cas de financement OPCO (Afdas...)
 
Modalités d’animation :

• Nombre de stagiaires : 6 personnes maximum

• Formation à distance en visio avec exercices en inter-sessions
 
Méthodes pédagogiques :
Méthodes démonstrative et active.
L’apprenant visualise et mémorise pendant que le formateur s’exécute. Puis, le stagiaire reproduit les actions du formateur par une situation concrète.
 
Durée : 3 semaines (30h) de face à face en visio
 
Prix :

• 2800€ Net de TVA
• 3300€ Net de TVA : Programme personnalisé

 
Moyens pédagogiques :

• Exercices / Cas pratiques
• Livret de formation

• Intervenants : professionnels dans le domaine de la formation et aguerris aux méthodes pédagogiques

 
Matériel nécessaire :

• Un ordinateur
• Le logiciel installé
• Un accès internet à débit suffisant pour de la visio
• Un micro

 
Evaluations :

• Test de positionnement (Bilan d'entrée)
• Evaluations pendant la formation
 
Personnes en situation d'handicap :
Accessibilité ou possibilités d’adaptation des modalités proposées aux apprenants en situation de handicap.
Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap, nous contacter. ​Nous étudions toutes les situations pour envisager une intégration dans la formation, pour cela n’hésitez pas à nous faire part de vos besoins au moment de votre inscription.
​Si malgré tous nos efforts, il nous était impossible d’adapter notre accueil, nous prévoyons une orientation vers des organismes appropriés.
 
Contact :

• Tel : 06 49 76 90 53
• Email : contact@evolution5.fr

Objectifs :
• Comprendre les fondements de l’intelligence artificielle.
• Analyser les implications éthiques de l’intelligence artificielle.
• Examiner les différents outils disponibles en intelligence artificielle.
• Appliquer ces outils dans des contextes spécifiques.
• Comprendre les concepts de base des RNN.
• Évaluer les possibilités et les limites des RNN.
• Intégrer les concepts fondamentaux du Machine Learning.
• Évaluer l’impact du Machine Learning sur la résolution de problèmes.
• Examiner les types d’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
• Explorer les principaux algorithmes du Machine Learning.

Formation IA Machine Learning

Module 1: Définir l’Intelligence Artificielle
Comprendre les fondements de l’intelligence artificielle.
Analyser les implications éthiques de l’IA.

Module 2: Utiliser les Outils de l’IA
Examiner les différents outils disponibles en intelligence artificielle.
Appliquer les outils dans des contextes spécifiques.

Module 3: Mettre en Place des Réseaux de Neurones Récursifs (RNN)
Comprendre les concepts de base des RNN.
Analyser les limitations et les opportunités des RNN.

Module 4: Adopter le Machine Learning
Intégrer les concepts fondamentaux du Machine Learning.
Évaluer l’impact du Machine Learning sur la résolution de problèmes.

Module 5: Choisir le Type d’Apprentissage en Machine Learning
Examiner les types d’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
Comparer les avantages et les limitations de chaque approche.

Module 6: Appliquer les Algorithmes du Machine Learning
Explorer les principaux algorithmes du Machine Learning.
Évaluer les performances des algorithmes dans des scénarios réels.

Module 7: Développer et Optimiser des Algorithmes
Développer des compétences pratiques dans la création d’algorithmes.
Résoudre des problèmes concrets en utilisant des approches algorithmiques.

Module 8: Mettre en Pratique un Algorithme
Appliquer un algorithme de Machine Learning à un projet réel.
Réaliser une analyse critique des résultats pour améliorer l’algorithme.

Module 9: Intégrer le Machine Learning dans la Chaîne de Traitement de la Donnée
Comprendre le rôle du Machine Learning dans le traitement de la donnée.
Optimiser la chaîne de traitement grâce à l’IA.

Module 10: Explorer le Deep Learning
Comprendre les bases du Deep Learning.
Appliquer le Deep Learning dans des scénarios spécifiques.

Nous pouvons adapter et personnaliser le programme en fonction de vos besoins par des compléments.
N’hésitez pas à nous contacter pour ajuster le programme de votre formation !