Big Data – Développement d’Applications de Machine Learning et d’IA

Catégories : DATA ET INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

À propos de la formation

– Acquérir les bases de la programmation en Python
– Comprendre les concepts fondamentaux de l’analyse de données
– Apprendre à manipuler et à analyser des données en utilisant Python et des bibliothèques spécialisées

Contenu de la formation

Session 1: Introduction au Big Data ……………………………………………………… (3 heures)
- Vue d’ensemble du Big Data - Principaux concepts - Technologies et outils du Big Data

Session 2: Introduction au Machine Learning …………………………………. (3 heures)
- Définition du Machine Learning et ses applications - Types de Machine Learning : supervisé, non supervisé, renforcement - Algorithmes de Machine Learning couramment utilisés : régression, classification, clustering

Session 3: Fondements de l’Intelligence Artificielle ………………………………….. (3 heures)
- Compréhension de base de l’Intelligence Artificielle et de ses applications - Différences entre le Machine Learning et l’IA - Techniques d’IA avancées : réseaux neuronaux, apprentissage profond

Session 4: Développement d’applications de Machine Learning avec Python…… ……(3 heures)
- Utilisation de bibliothèques Python telles que scikit-learn et TensorFlow - Chargement, prétraitement et exploration de données - Développement de modèles de Machine Learning et évaluation de leur performance

Session 5: Traitement de données massives avec Apache Spark ………………… (3 heures)
- Introduction à Apache Spark : architecture, RDD, DataFrames - Utilisation de Spark pour le traitement de données massives - Développement d’applications Spark avec Python

Session 6: Déploiement de modèles de Machine Learning ………………………… (3 heures)
- Techniques de déploiement de modèles de Machine Learning : conteneurisation, services cloud - Utilisation de frameworks tels que Flask ou Django pour créer des API de prédiction - Intégration de modèles de Machine Learning dans des applications web

Session 7: Apprentissage Profond …………………………………………………………….. (3 heures)
Introduction à l’apprentissage profond et aux réseaux de neurones Utilisation de bibliothèques comme TensorFlow et Keras pour le développement de modèles d’apprentissage profond Formation de réseaux de neurones pour des tâches de classification et de régression

Session 8: Traitement du Langage Naturel (NLP) et Vision par Ordinateur …. (3 heures)
- Introduction aux concepts de NLP et de Vision par Ordinateur - Utilisation de modèles pré-entraînés pour des tâches de traitement du langage naturel et de vision par ordinateur - Développement d’applications NLP et Vision par Ordinateur avec des bibliothèques telles que NLTK, spaCy, et OpenCV

Session 9: Éthique et Bonnes Pratiques en Big Data et IA ………………………….. (3 heures)
- Considérations éthiques dans le développement et le déploiement d’applications de Big Data et d’IA - Protection des données personnelles et confidentialité - Bonnes pratiques pour la conception et l’implémentation de systèmes d’IA responsables

Session 10: Projet Pratique et Conclusion …………………………………………………….. (3 heures)
- Réalisation d’un projet pratique intégrant les concepts et les techniques appris tout au long de la formation - Présentation des projets et des solutions développées par les participants - Récapitulatif des principaux enseignements et des étapes à suivre pour poursuivre l’apprentissage dans le domaine du Big Data, du Machine Learning et de l’IA

Notes et avis de l’apprenant

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