Pourquoi Choisir la Formation Hugging Face chez Netz Informatique ?
Hugging Face est la plateforme leader dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP), utilisée par des chercheurs, des entreprises et des développeurs pour créer, personnaliser et déployer des modèles d’IA de pointe. Chez Netz Informatique, nous vous offrons une formation complète pour maîtriser Hugging Face et exploiter pleinement son potentiel, adaptée à vos objectifs.
Les avantages de notre formation :
- Maîtrise Complète : Notre programme couvre tous les aspects de Hugging Face, de l’utilisation des modèles pré-entrainés à l’optimisation et au déploiement des modèles, vous permettant ainsi de devenir autonome dans la gestion et le développement d’applications NLP.
- Opportunités Professionnelles : Avec une maîtrise des outils Hugging Face, accédez à de nouvelles opportunités professionnelles dans le domaine du traitement du langage naturel et de l’intelligence artificielle.
- Approche Pratique : Nous favorisons un apprentissage basé sur des cas concrets : création et fine-tuning de modèles de NLP, intégration avec des applications réelles et mise en place de stratégies d’optimisation des performances.
- Apprentissage Personnalisé : Nos formateurs adaptent le contenu aux besoins spécifiques des participants, qu’ils soient débutants ou souhaitent approfondir leurs compétences en IA et NLP.
Contenu de la Formation et Programme Hugging Face
1. Informations Générales
- Durée de la formation : 14 heures (2 jours)
- Nombre de participants : Maximum 8 personnes pour un suivi personnalisé
- Lieu de la formation : Centre de formation Netz Informatique à Haguenau ou en ligne via nos plateformes virtuelles
- Public cible : Toute personne souhaitant maîtriser Hugging Face, notamment :
- Data scientists et chercheurs en IA
- Développeurs souhaitant intégrer des solutions NLP dans leurs projets
- Étudiants en informatique ou en IA
- Toute personne intéressée par l’intelligence artificielle et le NLP
2. Objectifs de la Formation
Objectif général :
Permettre aux participants de maîtriser Hugging Face pour créer, personnaliser et déployer des modèles NLP efficaces et professionnels.
Objectifs pédagogiques spécifiques et mesurables :
À l’issue de la formation, les participants seront capables de :
- Utiliser les modèles pré-entrainés disponibles sur Hugging Face pour des applications NLP.
- Fine-tuner les modèles pour répondre à des besoins spécifiques de projets.
- Intégrer des modèles Hugging Face dans des applications réelles.
- Optimiser les performances des modèles NLP pour une meilleure efficacité.
- Utiliser les outils et APIs Hugging Face pour le déploiement des modèles.
3. Programme de la Formation
Avant la formation :
- Analyse des besoins des participants :
Envoi d’un questionnaire préalable pour évaluer le niveau actuel, les attentes et les objectifs spécifiques de chaque participant. Entretien téléphonique individuel si nécessaire pour approfondir l’analyse.
Jour 1 :
Matin (09:00 – 12:00)
Accueil et Introduction (30 minutes)
Présentation de la formation et des objectifs.
Tour de table pour connaître les participants et leurs attentes.
Introduction à Hugging Face (1 heure)
Présentation de la plateforme Hugging Face, son écosystème et ses principales fonctionnalités.
Vue d’ensemble des modèles et pipelines pré-entrainés disponibles.
Utilisation des Modèles Pré-Entrainés (1 heure 30)
Exploration des différents modèles disponibles sur Hugging Face.
Mise en place d’une application NLP simple à l’aide d’un modèle pré-existant.
Après-midi (14:00 – 17:00)
Fine-Tuning des Modèles (1 heure 30)
Introduction au fine-tuning des modèles NLP pour des tâches spécifiques.
Mise en œuvre d’un fine-tuning simple sur un modèle de texte.
Utilisation de Pipelines et APIs (1 heure)
Compréhension et utilisation des pipelines Hugging Face pour simplifier les workflows NLP.
Intégration des modèles via l’API Hugging Face dans des projets réels.
Jour 2 :
Matin (09:00 – 12:00)
Optimisation des Performances des Modèles (1 heure)
Techniques d’optimisation des modèles pour de meilleures performances.
Introduction à l’optimisation de la vitesse de traitement et de l’efficacité mémoire des modèles.
Déploiement des Modèles (1 heure 30)
Options et meilleures pratiques pour déployer un modèle NLP Hugging Face.
Configuration d’un environnement pour un déploiement cloud ou local.
Intégration dans des Applications Réelles (1 heure)
Exemples d’applications réelles utilisant Hugging Face pour résoudre des problèmes NLP.
Exercices pratiques d’intégration.
Après-midi (14:00 – 17:00)
Analyse des Résultats et Amélioration (1 heure)
Utilisation des métriques et des rapports pour analyser les performances des modèles.
Techniques d’amélioration des résultats obtenus.
Conclusion et Perspectives (1 heure)
Résumé des concepts clés.
Conseils pour continuer à apprendre et à approfondir ses compétences en NLP avec Hugging Face.
Session de questions-réponses.
Méthodes Pédagogiques et Techniques
Approche Pédagogique :
- Formation interactive et participative : Notre approche favorise les échanges, la collaboration et le partage d’expériences, vous permettant d’apprendre de manière concrète et dynamique.
- Alternance de théorie et de pratique : La formation combine des explications théoriques avec des exercices pratiques, axés sur la mise en œuvre réelle des concepts d’Hugging Face dans des projets NLP.
- Personnalisation de l’apprentissage : Chaque participant bénéficie d’un suivi personnalisé en fonction de ses besoins et de ses objectifs spécifiques identifiés lors de l’analyse préalable.
Supports Pédagogiques :
- Manuel de formation détaillé : Un manuel complet est remis à chaque participant, comprenant des guides pratiques et des ressources pour maîtriser Hugging Face.
- Supports de cours numériques : Diaporamas, tutoriels détaillés et ressources visuelles pour illustrer chaque concept abordé.
- Accès à une plateforme en ligne : Une plateforme dédiée qui propose des ressources supplémentaires, des études de cas, des exercices pratiques et des projets réels pour approfondir les connaissances.
Outils et Technologies :
- Ordinateurs individuels : Fourniture d’ordinateurs équipés des outils nécessaires à la mise en place de modèles NLP via Hugging Face, ainsi que des environnements de développement adaptés.
- Environnement virtuel pour les formations en ligne : Partage d’écran, outils collaboratifs, et assistance technique en direct pour soutenir l’apprentissage à distance.
- Démonstrations en temps réel : Les formateurs illustreront les concepts à travers des démonstrations directes sur des projets NLP en utilisant Hugging Face, facilitant ainsi l’application immédiate des notions abordées.
Profil du Formateur
Mikail LEKESIZ :
- Expert Hugging Face et NLP avec plus de 20 ans d’expérience en IA et développement de solutions de traitement du langage naturel.
- Formateur professionnel reconnu pour sa capacité à rendre les apprenants autonomes dans la mise en œuvre et l’optimisation de modèles NLP avec Hugging Face.
- Consultant en IA et NLP, ayant accompagné de nombreuses entreprises dans la création et l’intégration de solutions IA adaptées à leurs besoins.
- Approche centrée sur l’apprenant, mettant l’accent sur les besoins spécifiques des participants et les meilleures pratiques pour réussir dans le domaine du traitement du langage naturel.
Évaluation et Certification
- Méthodes d’évaluation :
- Évaluations continues : Quiz et exercices pratiques tout au long de la formation pour valider la compréhension des concepts Hugging Face.
- Projet pratique final : Développement d’une application NLP complète utilisant Hugging Face, permettant d’appliquer les compétences acquises durant la formation.
- Feedback personnalisé : Retour individuel sur les progrès réalisés, les points forts et les axes d’amélioration pour chaque participant.
- Certification :
- Attestation de formation : Remise d’une attestation aux participants ayant suivi au moins 80 % de la formation.
- Certification Hugging Face (en option) : Possibilité de passer une certification officielle pour valider les compétences Hugging Face, reconnue dans le domaine du NLP et de l’IA.
- Accompagnement personnalisé : Aide dans les démarches pour obtenir la certification Hugging Face, y compris la préparation aux examens.
Modalités d’Inscription et d’Admission
- Procédure d’inscription :
- Formulaire d’inscription en ligne sur formation-haguenau.fr
- Date limite d’inscription : Une semaine avant le début de la formation
- Modes de paiement : Carte bancaire, virement, prise en charge par l’entreprise ou organisme financeur
- Prérequis :
- Cette certification s’adresse à des professionnels exerçant dans le domaine informatique mais aussi à d’autres professionnels au contact de ces technologies
- Participants en situation de handicap :
- Locaux accessibles aux personnes à mobilité réduite
- Supports pédagogiques adaptables (taille des polices, contrastes, supports audio)
- Contact dédié pour étudier les besoins spécifiques : veuillez nous contacter à l’avance au 03 67 31 02 01 ou par email à contact@netzinformatique.fr
Points Forts de la Formation
Formateur Expert et Pédagogue : Mikail LEKESIZ, expert en IA et NLP, avec une vaste expérience dans le développement et l’optimisation de modèles de traitement du langage naturel sur Hugging Face. Il garantit une formation pratique et adaptée aux besoins spécifiques des participants.
Petits Groupes : La formation est limitée à un maximum de 8 participants pour assurer un suivi personnalisé, permettre des échanges directs avec le formateur et favoriser l’apprentissage en profondeur.
Approche Pratique : Des exercices pratiques et des projets concrets permettent aux participants de créer, tester et déployer des modèles NLP avec Hugging Face dès les premières sessions. Cette approche assure une application immédiate des compétences acquises.
Contenu Actualisé : Le programme est constamment mis à jour pour suivre les dernières avancées et tendances dans le domaine du traitement du langage naturel et des modèles de machine learning. Vous serez formé avec les dernières fonctionnalités de Hugging Face.
Suivi Post-Formation : Un support est disponible après la formation pour répondre aux questions des participants, les aider à implémenter les projets NLP, et garantir la réussite dans l’application des compétences acquises.
Résultats Attendus
Maîtrise complète de Hugging Face : Capacité à créer, personnaliser et déployer des modèles NLP efficaces en utilisant Hugging Face, de manière autonome.
Gestion des projets NLP : Compréhension approfondie des outils Hugging Face pour l’analyse de texte, la génération de langage et le fine-tuning des modèles de machine learning pour des cas d’utilisation spécifiques.
Personnalisation et développement avancé : Compétence pour adapter et fine-tuner des modèles pré-existants sur Hugging Face, personnaliser les architectures et intégrer des pipelines pour des applications NLP variées.
Optimisation des performances : Compétence pour optimiser les modèles NLP en termes de précision, de rapidité et de performance, tout en réduisant la complexité computationnelle.
Application des bonnes pratiques : Maîtrise des meilleures pratiques pour la gestion des projets NLP, la gestion des données et le fine-tuning des modèles, afin de garantir des résultats durables et efficaces dans les projets de traitement du langage naturel.
Conformité aux Critères Qualiopi
Critère 2 – Objectifs et Adaptation :
- Analyse des Besoins des Participants :
- Questionnaire préalable pour identifier le niveau et les attentes
- Adaptation du contenu en fonction des besoins spécifiques identifiés
- Objectifs d’Apprentissage Spécifiques et Mesurables :
- Objectifs clairement définis pour chaque module
- Évaluation des acquis pour mesurer l’atteinte des objectifs
- Adaptabilité de la Formation :
- Contenu ajustable en fonction du rythme et des besoins des participants
- Accompagnement individuel possible pour les participants ayant des besoins particuliers
- Accessibilité des Supports Pédagogiques :
- Supports disponibles en formats alternatifs (imprimés, numériques, audio)
- Accès en ligne aux ressources pédagogiques
- Feedback et Amélioration Continue :
- Recueil systématique des feedbacks des participants
- Mise à jour régulière du programme en fonction des retours
Contact et Assistance
- Coordinateur de la formation : Mikail LEKESIZ
- Coordonnées :
- Adresse : Centre de Formation Netz Informatique, 1a route de Schweighouse, 67500 Haguenau
- Site web : formation-haguenau.fr
Questions Fréquemment Posées
La formation est-elle adaptée aux débutants ?
Oui, notre formation Hugging Face est conçue pour s’adapter à tous les niveaux, y compris les débutants en machine learning et en traitement du langage naturel. Un questionnaire préalable nous permet d’ajuster le contenu de la formation en fonction des besoins et des objectifs de chaque participant.
Puis-je bénéficier d’un soutien après la formation ?
Oui, nous offrons un support post-formation pour répondre à toutes vos questions, vous aider à mettre en œuvre les concepts appris, et vous accompagner dans vos projets de traitement du langage naturel avec Hugging Face.
La formation est-elle éligible au CPF ?
Oui, cette formation Hugging Face est éligible au Compte Personnel de Formation (CPF). Vous pouvez utiliser vos droits à la formation pour suivre ce programme.
Dois-je avoir une expérience préalable en machine learning ou en NLP pour suivre la formation ?
Aucune expérience préalable en machine learning ou en NLP n’est requise. Nous couvrons les bases nécessaires pour travailler avec Hugging Face, et nous adaptons le contenu à votre niveau. Cependant, une connaissance de base en programmation Python sera un plus.
Dois-je installer des outils spécifiques pour suivre la formation en ligne ?
Non, pour suivre la formation en ligne, vous n’avez pas besoin d’installer des outils spécifiques à l’avance. Nous fournirons tous les outils nécessaires et expliquerons comment les utiliser durant la formation. Il vous suffira d’avoir un environnement Python fonctionnel pour pratiquer.
Conclusion et Invitation à Participer
Chez Netz Informatique, nous nous engageons à vous fournir une formation Hugging Face complète et adaptée à vos objectifs professionnels. Rejoignez-nous pour cette formation et apprenez à exploiter pleinement le potentiel des modèles de traitement du langage naturel avec Hugging Face, afin de réussir dans le domaine de l’IA et du machine learning.
Inscrivez-vous dès maintenant sur formation-haguenau.fr ou contactez-nous pour plus d’informations.
