Nos formations à l’Intelligence Artificielle
Nous avons conçu un ensemble de formations dédiées à l’intelligence artificielle et aux méthodes et outils vous permettant de faire monter en compétences vos équipes ou d’être encore plus performant dans vos développements ou vos projets de machine ou de deep learning.
Nos formations se font en face à face ou à distance en fonction de vos contraintes.
Vous êtes en charge de la formation dans votre entreprise ou votre département, nous pouvons concevoir des programmes dédiés ou nous adapter à vos contraintes spécifiques.
Datalchemy est organisme de formation (numéro d’agrément : 11756221575).
| Module | Durée | Public | Prérequis | Technicité |
|---|---|---|---|---|
| Introduction à l'lA : Outils et enjeux | 2 jours | Tout public au contact de l'IT | Connaissances des contraintes des projets informatique | ★☆☆☆☆ |
| Introduction au deep learning et aux réseaux de neurones pour l'ingénieur | 3 jours | Ingénieurs, data-scientists, data-engineers, mathématiciens | Mathématiques niveau Bac+3, bases de programmation | ★★★★☆ |
| Large Language Models pour l'ingenieur | 1 jour | Ingénieurs, data-scientists, data-engineers, mathématiciens | Mathématiques niveau Bac+3, bases de programmation | ★★★☆☆ |
| Méthodes d'IA générative pour l'ingénieur | 1 jour | Ingénieurs, data-scientists, data-engineers, mathématiciens | Mathématiques niveau Bac+3, bases de programmation | ★★★☆☆ |
| Mathématiques pour le data-scientist et l'intelligence artificielle | 3 jours | Data-scientists, data-engineers | Notions de statistiques, probabilités, bagage mathématique | ★★★★☆ |
| Python pour le Deep Learning | 3 jours | Ingénieurs et programmeurs, data-scientists | Bases de programmation python | ★★★☆☆ |
| Pytorch | 2 jours | Ingénieurs et programmeurs, data-scientists | Bases de programmation python | ★★★☆☆ |
| Deep reinforcement Learning | 2 jours | Ingénieurs, data-scientists | Bases de programmation python mathématiques bac+3 | ★★☆☆☆ |
| Deep learning et Traitement du langage | 2 jours | Ingénieurs, data-scientists | Bases de programmation python mathématiques bac+3 | ★★☆☆☆ |
| Deep learning et traitement d'images | 2 jours | Ingénieurs, data-scientists | Bases de programmation python mathématiques bac+3 | ★★☆☆☆ |
| Deep learning et traitement du son | 2 jours | Ingénieurs, data-scientists | Bases de programmation python | ★★☆☆☆ |
Nos formations ont une valeur particulière pour au moins deux raisons :
1- nous suivons la recherche en IA au quotidien et vous présentons donc les dernières avancées technologiques dans nos sessions et,
2- nous avons une activité importante de développement et d’industrialisation de projets d’IA et à ce titre présentons des méthodes que nous testons et appliquons au quotidien.
Nous organisons très régulièrement des sessions de formation en inter ou intra entreprise. Nous avons notamment une session par mois de notre module Introduction à l’IA.
Notre planning dépend des demandes que nous recevons, si vous êtes intéressé.e par un de ces modules pour vous ou vos équipes, utilisez notre formulaire de contact et précisez-nous vos attentes, vos disponibilités, les dates qui pourraient vous intéresser, et nous vous proposerons un planning de formation.
Nos différentes formations
Introduction à l'lA : Outils et enjeux
L'intelligence artificielle, après avoir bouleversé de nombreux domaines scientifiques, commencé à révolutionner un grand nombre de secteurs économiques (industrie, médecine, communication, etc.). Néanmoins, sa présentation dans les grands media relève souvent du fantasme. L'objet de cette formation est de présenter ces approches et ce qu'elles apportent dans la résolution de problèmes considérés comme « intelligents ».
Mathématiques pour le data-scientist et l'intelligence artificielle
La fouille de données est devenue une composante à part entière de l’activité de R&D. Cependant, comprendre les enjeux et l’avancement de l’état de l’art dans le domaine nécessite un solide bagage mathématique.
Python pour le Deep Learning
Python s’est imposé comme le langage de référence en apprentissage automatique en général, et en deep learning en particulier. Centrée sur l’exemple et non sur la théorie, cette formation vise la montée en compétence dans ce langage en général, et en particulier dans les deux principaux frameworks de deep learning - Études de cas en PyTorch et Tensorflow v2 - Visualisation de données
Pytorch
Après avoir bouleversé de nombreux domaines scientifiques, l’intelligence artificielle s’installe dans l’industrie. Elle est portée en pratique par des frameworks Python dont fait partie PyTorch, désormais leader en deep learning
Deep reinforcement Learning
L’apprentissage par renforcement vise enseigner à un agent la manière d’optimiser ses actions de manière à maximiser ses gains. Ce domaine classique a été bouleversé par le Deep Learning récemment (Q function, policy, etc.) et permet desormais de résoudre des tâches jugées jusque-là hors de portée de la machine : optimisation de process, jeu de go/vidéo, robotique…
Deep learning et Traitement du langage
Le Deep Learning a récemment révolutionné le traitement du langage naturel : traduction, identification d’éléments, systèmes de dialogue, interprétation, etc.
Deep learning et traitement d'images
Résumé de la formationLe traitement de l’image est un des domaines qui a bénéficié de manière spectaculaire des avancées liées au Deep Learning. Les thèmes abordés vont de la classification ou la segmentation à la transformation d’images en abordant les problématiques de génération d’analyses orientées à partir de texte.
Deep learning et traitement du son
Avec le succès d’assistants vocaux du type Alexa/Siri/Google, le deep learning a fait rentrer le traitement du son et de la parole dans le quotidien du grand public. Les sujets abordés sont la reconnaissance de la parole, le débruitage, la classification, le tagging audio et la séparation de l’audio (parole & musique)..