Slide

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 :
• Clarifier les objectifs des algorithmes d’optimisation en IA.
• Identifier les problèmes résolus par ces algorithmes.
• Examiner les techniques de recherche des optima locaux.
• Appliquer des méthodes de descente de gradient et de recherche locale.
• Développer des stratégies pour atteindre des optima globaux.
• Utiliser des algorithmes évolutifs et métaheuristiques.
• Comprendre le fonctionnement des algorithmes génétiques.
• Implémenter des solutions d’optimisation basées sur des concepts génétiques.
• Explorer les techniques d’optimisation par essaim.
• Appliquer des algorithmes tels que l’optimisation par essaim de particules.

Formation IA Optimization Algorythms

Module 1: Définir les Objectifs des Algorithmes d’Optimisation
Clarifier les objectifs spécifiques des algorithmes d’optimisation en IA.
Identifier les problèmes couramment résolus par ces algorithmes.

Module 2: Explorer les Méthodes de Recherche des Optima Locaux
Examiner les techniques de recherche des optima locaux.
Appliquer des méthodes de descente de gradient et de recherche locale.

Module 3: Mettre en Place des Stratégies d’Optimisation Globale
Développer des stratégies pour atteindre des optima globaux.
Utiliser des algorithmes évolutifs et métaheuristiques.

Module 4: Appliquer les Algorithmes Génétiques pour l’Optimisation
Comprendre le fonctionnement des algorithmes génétiques.
Implémenter des solutions d’optimisation basées sur des concepts génétiques.

Module 5: Utiliser les Méthodes d’Optimisation par Essaim
Explorer les techniques d’optimisation par essaim.
Appliquer des algorithmes tels que l’optimisation par essaim de particules.

Module 6: Optimiser les Paramètres des Modèles d’IA
Développer des méthodes pour optimiser les paramètres des modèles d’IA.
Appliquer des techniques comme la recherche par grille et l’optimisation bayésienne.

Module 7: Explorer les Algorithmes d’Optimisation Stochastique
Comprendre les principes des algorithmes d’optimisation stochastique.
Appliquer des méthodes telles que le recuit simulé et la recherche tabou.

Module 8: Mettre en Œuvre des Techniques d’Optimisation Combinatoire
Appliquer des techniques d’optimisation pour des problèmes combinatoires.
Utiliser des algorithmes comme l’algorithme du recuit simulé pour ces cas.

Module 9: Concevoir des Algorithmes d’Optimisation Multiobjectif
Développer des algorithmes capables de traiter des objectifs multiples.
Utiliser des approches telles que l’optimisation multiobjectif évolutionnaire.

Module 10: Appliquer les Algorithmes d’Optimisation dans des Projets Pratiques
Intégrer les algorithmes d’optimisation dans des projets réels d’IA.
Évaluer l’efficacité et l’impact de ces algorithmes dans des contextes concrets.

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 !