Machine Learning : Modélisation, Entraînement et Optimisation des Algorithmes

PROGRAMME DE FORMATION

📍 Organisme : Netz Informatique
📆 Durée : 21 heures (3 jours)
🎯 Public cible : Développeurs, ingénieurs en IA, data scientists, chercheurs et toute personne souhaitant approfondir ses connaissances en Machine Learning et en optimisation d’algorithmes

📌 OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES

À l’issue de cette formation, les participants seront capables de : ✅ Comprendre les concepts fondamentaux du Machine Learning et de la modélisation des algorithmes.
✅ Maîtriser les étapes de l’entraînement et de l’évaluation des modèles IA.
✅ Expérimenter des techniques d’optimisation pour améliorer la performance des algorithmes.
✅ Utiliser des outils et bibliothèques comme TensorFlow, PyTorch et Scikit-learn.
✅ Appréhender les enjeux éthiques et réglementaires liés à l’utilisation des modèles IA.

📖 CONTENU DE LA FORMATION

📌 MODULE 1 : Introduction au Machine Learning et à la Modélisation

🔹 Définition et principes du Machine Learning
🔹 Types d’apprentissage : supervisé, non supervisé et par renforcement
🔹 Processus de création et entraînement d’un modèle IA
🔹 Présentation des principales bibliothèques : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn

📌 MODULE 2 : Entraînement et Évaluation des Modèles IA

🔹 Préparation et traitement des données pour l’apprentissage
🔹 Sélection des modèles et choix des hyperparamètres
🔹 Évaluation des performances avec les métriques adaptées (MSE, Accuracy, F1-score)
🔹 Atelier pratique : entraînement et validation d’un modèle Machine Learning

📌 MODULE 3 : Optimisation et Amélioration des Modèles IA

🔹 Techniques de régularisation et évitement du sur-apprentissage
🔹 Optimisation des modèles avec Grid Search, Random Search et AutoML
🔹 Stratégies d’accélération avec GPU et TPUs
🔹 Étude de cas : amélioration d’un modèle existant pour une meilleure performance

📌 MODULE 4 : Atelier de Mise en Pratique

🔹 Application des concepts sur des jeux de données réels
🔹 Expérimentation des outils d’entraînement et d’optimisation
🔹 Évaluation et retours personnalisés sur les modèles développés

🛠 MÉTHODOLOGIE PÉDAGOGIQUE

🎯 Approche interactive avec des démonstrations en direct
🎯 Alternance entre théorie et mise en pratique
🎯 Travaux dirigés et études de cas concrets
🎯 QCM & validation des acquis pour mesurer la progression

✅ PRÉREQUIS & MODALITÉS D’ACCÈS

📌 Pré-requis : Connaissances de base en programmation (Python recommandé) et en statistiques.
📌 Modalités d’accès : Sessions en présentiel et en distanciel disponibles

🎓 MODALITÉS D’ÉVALUATION & CERTIFICATION

📍 Évaluation continue via exercices et mises en situation
📍 QCM final pour vérifier les compétences acquises
📍 Certificat Netz Informatique remis en fin de formation

💶 TARIFICATION & FINANCEMENT

💰 Coût de la formation : 1 250€ / participant
💰 Financements possibles : CPF, OPCO, employeurs, fonds de formation