Formation Chef de projet intelligence artificielle

Développer une solution d’IA (NLP et Python)

RNCP 36129 BC03 Chef de projet intelligence artificielle

4.5/5
4.8/5

1 831.07 CHF

Le cartable d'affaires, fidèle compagnon de vos journées productives et de vos succès professionnels

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Les avis récents sur cette formation

⭐⭐⭐⭐⭐ 4,8/5

Rahma B
Rahma B
Un bon formateur qui explique pas mal en étant dans le contexte d’une formation à distance.
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Sara SALHI
Sara SALHI
Formateur explicite dans ses propos avec des exemples et des illustrations qui facilite la compréhension.
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Romaric-Ange T
Romaric-Ange T
Comme d'habitude avec Skills4All, la formation est très claire et le formateur explique très bien les différents concepts.
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Développer une solution d’IA (NLP et Python)

Développer une solution d’IA (NLP et Python) qu'est-ce que c'est ?

Découvrez comment les technologies d’intelligence artificielle peuvent analyser et comprendre l’humain et comment les programmes python permettent le traitement automatisé du langage naturel.

Les points forts de la formation

  • Certification internationalement reconnue
  • Adapté à votre rythme
  • Plus de contrainte logistique et d’agenda
  • Quiz et examens blancs inclus
  • Accompagnement durant toute votre formation
  • Communauté d’apprentissage
  • Apprentissage optimal : vidéos courtes entre 3 et 15 minutes
  • Ordinateur, TV, Tablette et Mobile (App)
  • Fiches de cours téléchargeables
  • Jusqu’à 1 an après le début de la formation

Cette formation est pour vous si...

  • vous êtes Ingénieurs et les développeurs logiciels
  • vous êtes Data scientists, les analystes de données
  • vous êtes professionnels manipulant des données

Informations pratiques

La gestion du temps.

Durée de la formation: 34 heures

Icône décomposition d'heures.

Décomposition de la durée: 14h de cours Python + 16h de cours Natural Language Processing + 4h d'examen de certification

La recherche Internet.

Textes: Français

Testez votre niveau ➔

Logo sécurité.

Accès : 24/7 pendant la durée de votre formation

Débouchés professionnels: Data Scientist, Data Analyst, ML Engineer

Notre logo handicap incarne notre engagement envers l'inclusion et l'accessibilité pour tous.

Accessibilité PSH : Voir détails dans les CGU §1.3

Le point d'exclamation, symbole d'étonnement et d'impact, ponctue nos idées avec force !

Attention : En achetant la formation, vous reconnaissez avoir pris connaissances de nos conditions générales de ventes (CGV) consultables ici

Le formateur

Formateur Paul Irolla

Paul IROLLA

Paul Irolla, expert en Machine Learning et Sécurité Informatique, offre une expertise pointue depuis la recherche jusqu’à l’implémentation, avec une adaptabilité aux besoins spécifiques et une approche pédagogique.

Vous avez des questions ?

N’hésitez pas à nous contacter pour toutes questions ou suggestions, ou pour plus d’informations et conseils.

Bénéfices de la formation

Acquérir des compétences pratiques en matière d’IA : La formation couvre un large éventail de compétences techniques et pratiques liées à l’IA, telles que la compréhension des algorithmes d’apprentissage automatique, la manipulation de données, la mise en place de systèmes d’IA, etc.

Apprendre les meilleures pratiques pour les projets d’IA : La formation fournit une vue d’ensemble des bonnes pratiques pour gérer des projets d’IA, notamment la planification, la budgétisation, la communication et la collaboration avec une équipe.

Améliorer ses perspectives de carrière : Les compétences en IA sont de plus en plus demandées par les employeurs dans de nombreux secteurs. En suivant cette formation, les participants peuvent renforcer leur CV et se démarquer lorsqu’ils postulent pour des emplois liés à l’IA.

Se connecter à une communauté d’experts : Les participants auront l’opportunité de se connecter avec d’autres professionnels de l’IA, y compris des experts en la matière, des enseignants et d’autres personnes qui suivent également la formation.

Obtenir une certification reconnue : La formation mène à une certification reconnue dans le domaine de l’IA, ce qui peut être un avantage pour les personnes qui cherchent à faire progresser leur carrière dans ce domaine.

Développer une solution d’IA (NLP et Python) qu'est-ce que c'est ?

Découvrez comment les technologies d’intelligence artificielle peuvent analyser et comprendre l’humain et comment les programmes python permettent le traitement automatisé du langage naturel.

Informations pratiques

Durée de la formation: 34 heures

Décomposition de la durée: 14h de cours Python + 16h de cours Natural Language Processing + 4h d'examen de certification

Textes: Français

Testez votre niveau ➔

Accès : Illimité

Débouchés professionnels: Data Scientist, Data Analyst, ML Engineer

Accessibilité PSH : Voir détails dans les CGU §1.3

Attention : En achetant la formation, vous reconnaissez avoir pris connaissances de nos conditions générales de ventes (CGV) consultables ici

Les points forts de la formation

  • Certification internationalement reconnue
  • Accès illimité
  • Adapté à votre rythme
  • Plus de contrainte logistique et d’agenda
  • Quiz et examens blancs inclus
  • Accompagnement durant toute votre formation
  • Communauté d’apprentissage
  • Apprentissage optimal : vidéos courtes entre 3 et 15 minutes
  • Ordinateur, TV, Tablette et Mobile (App)
  • Fiches de cours téléchargeables
  • Jusqu’à 1 an après le début de la formation

Cette formation est pour vous si...

  • vous êtes Ingénieurs et les développeurs logiciels
  • vous êtes Data scientists, les analystes de données
  • vous êtes professionnels manipulant des données

Bénéfices de la formation

Acquérir des compétences pratiques en matière d’IA : La formation couvre un large éventail de compétences techniques et pratiques liées à l’IA, telles que la compréhension des algorithmes d’apprentissage automatique, la manipulation de données, la mise en place de systèmes d’IA, etc.

Apprendre les meilleures pratiques pour les projets d’IA : La formation fournit une vue d’ensemble des bonnes pratiques pour gérer des projets d’IA, notamment la planification, la budgétisation, la communication et la collaboration avec une équipe.

Améliorer ses perspectives de carrière : Les compétences en IA sont de plus en plus demandées par les employeurs dans de nombreux secteurs. En suivant cette formation, les participants peuvent renforcer leur CV et se démarquer lorsqu’ils postulent pour des emplois liés à l’IA.

Se connecter à une communauté d’experts : Les participants auront l’opportunité de se connecter avec d’autres professionnels de l’IA, y compris des experts en la matière, des enseignants et d’autres personnes qui suivent également la formation.

Obtenir une certification reconnue : La formation mène à une certification reconnue dans le domaine de l’IA, ce qui peut être un avantage pour les personnes qui cherchent à faire progresser leur carrière dans ce domaine.

Vous avez des questions ?

N’hésitez pas à nous contacter pour toutes questions ou suggestions, ou pour plus d’informations et conseils.

Le formateur

Formateur Paul Irolla

Paul IROLLA

Paul Irolla, expert en Machine Learning et Sécurité Informatique, offre une expertise pointue depuis la recherche jusqu’à l’implémentation, avec une adaptabilité aux besoins spécifiques et une approche pédagogique.
Cours 1 – Le machine learning avec Python
 
1. Installation et première prise en main de l’environnement de travail (21 min)
Qu’est-ce que la Data Science ?
Présentation et installation d’Anaconda
Maîtrise du notebook Jupyter : les bases et enregistrer son travail
 
2. Les bases du langage Python (56 min)
Concept de variable et déclaration d’une variable
Les chiffres et les opérateurs mathématiques
Les strings et les opérateurs
Maîtrise de jupyter notebook : session 2
 
3. Les conditions (28 min)
Les conditions logiques
La structure des conditions
 
4. Les listes (31 min)
Concept, déclaration, consultation, manipulation et analyse d’une liste en Python
 
5. Les dictionnaires (21 min)
Qu’est ce qu’un dictionnaire ?
Navigation et manipulation sur un dictionnaire
Les dictionnaires multi-valeurs
 
6. Les boucles (19 min)
Concept des boucles avec While
La boucle For
Création de listes de chiffres
 
7. Les fonctions (27 min)
Le concept, les paramètres, “Return” de fonction
Les paramètres optionnels
TP : les boucles et les fonctions d’abord ! Analyse des données du Titanic !

8. Les librairies (11 min)
Importer et utiliser une librairie
Utiliser le gestionnaire PIP
 
9. Maîtriser la librairie Numpy (40 min)
Créer un tableau et sélectionner des valeurs
Faire des opérations dans un tableau
Analyser et manipuler un tableau
La fonction “Arrange”

10. Maîtriser la librairie Pandas (1 h 58 min)
Créer votre premier Dataframe
Comprendre la composition d’un Dataframe
Navigation et création d’une boucle dans un Dataframe
Le Data cleaning
Les premières analyses avec Pandas
Introduction au feature modeling
Rassembler plusieurs jeux de données dans un Dataframe
La gestion des dates
Modifier le paramétrage de Pandas

11. Apprendre la Data visualisation  (1 h 11 min)
Créer son premier graphique
Apprendre à gérer le multi graph
Le bar chart
L’histogramme de répartition
Le nuage de points et scatter matrix
La librairie Seaborn

12. Maîtriser les APi pour extraire de la data (44 min)
Qu’est ce qu’une API ?
Qu’est ce que le format Json ?
Comment requêter une API en Python ?
Transformer du Json en Dataframe
Dynamiser le paramétrage de vos appels API

13. Apprendre le Web scraping (32 min)
Qu’est ce que le web scraping ?
La librairie “Beautifulsoup”

14. Maîtriser le langage SQL (1 h 13 min)
Introduction au SQL
Faire des filtres du votre base de données
Faire des tris
Faire des calculs en SQL
Group by et les Alias
les concepts de clé primaire et étrangère
Faire des jointures en SQL

15. Une première approche de la statistique descriptive (45 min)
Les types de variables
Les statistiques de base
Qu’est ce que la loi normale

16. Le machine learning (2 h 41 min)
Le concept du machine learning
Comprendre le type de problème à résoudre
Le data cleaning : analyse de la valeur à prédire
Le data cleaning : vérifier le format des colonnes
Le data cleaning : gestion des valeurs manquantes
Le data cleaning : corriger problème de logique de certaines colonnes
le data modeling
Concept de la régression linéaire
Spliter le jeu de donnés entre entrainement et test
Créer son premier modèle uni-varié
La normalisation des variables
Mise en pratique de la normalisation des variables
Le dilemme biais-Variance
La gestion des variables avec catégories
 
 
Partie 1 : Introduction au NLP
Partie 2 : Manipuler les textes et les symboles
* 2.1 – Segmentation des symboles (tokenization)
* 2.2 – Détection de récurrences (patterns) et nettoyage de textes
* 2.3 – Étiqueter des symboles (token tagging)
Partie 3 : Représenter les symboles comme des vecteurs numériques
* 3.1 – Vectorisation par la présence et la fréquence des tokens
* 3.2 – Vectorisation par la contingence des tokens
* 3.3 – Vectorisation par apprentissage non-supervisé
Partie 4 : Deep Learning pour NLP
* 4.1 – Rappel de Machine Learning
* 4.2 – Perceptron multicouches (MLP)
* 4.3 – CNN, RNN & LSTM
* 4.4 – Mécanisme d’attention & Transformers
Partie 5 : État de l’art du NLP
* 5.1 – Du mécanisme d’attention au Transformer
* 5.2 – Utilisation et réutilisation des Transformers
* 5.3 – Cas pratiques de classification
* 5.4 – Cas pratiques de génération de texte
Partie 6 – Conclusion

Le candidat doit être titulaire d’un diplôme ou Titre RNCP de niveau 6, ou de 180 crédits ECTS 

Le candidat non titulaire d’un diplôme ou titre susmentionné, mais justifiant de plus de 2 années d’expériences dans des responsabilités en adéquation avec la certification visée peut être admis. Dans ce cas, une demande doit être adressée au certificateur qui est le seul à pouvoir valider l’inscription. 

L’aboutissement logique de cette formation est le passage l’évaluation du bloc intitulé “Développer une solution d’intelligence artificielle (Machine et Deep Learning) de la certification “Chef de Projet en Intelligence Artificielle” inscrite au RNCP sous le n° 36129.

En suivant cette formation, vous vous engagez à passer l’examen du bloc de cette certification. Il devra être passé après la formation et après vos révisions personnelles.

Dans le cadre de cette certification professionnelle inscrite au RNCP il vous sera demandé de fournir les données suivantes : 

♦Nom et prénom, date de naissance, lieu de naissance, coordonnées, expérience professionnelle avant et après la certification, fonction/statut, type de contrat nom de l’entreprise, rémunération brute annuelle à 6 mois et à 1 an/2 ans.

Ces informations sont collectées afin d’éditer le parchemin de certification, d’alimenter le passeport de compétences, et pour répondre à l’obligation de l’évaluation de l’impact économique et social de la certification professionnelle

Passage de l’évaluation  bloc intitulé “Développer une solution d’intelligence artificielle (Machine et Deep Learning) de la certification “Chef de Projet en Intelligence Artificielle” inscrite au RNCP sous le n° 36129

L’évaluation se déroule sur notre plateforme d’apprentissage en mode asynchrone et est constituée de 2 parties :

– 1 mise en situation professionnelle reconstituée sous forme d’étude de cas proposée au candidat : à partir d’un jeu de donnée d’entreprise, le candidat devra mettre en œuvre divers prétraitements et augmentation de données afin de rendre ces dernières exploitables par les techniques d’apprentissage automatisées. Durée de l’examen 1h30.

– 1 mise en situation professionnelle sous forme d’étude de cas proposée au candidat : en se basant sur une solution proposée, le candidat devra réaliser un rapport de synthèse et d’étonnement incluant : l’explication des choix de solutions IA implémentés, l’interprétation des résultats, l’évaluation de la fiabilité des algorithmes et une proposition d’optimisation. Durée de l’examen 1h30.

L’objectif de ce parcours de formation est de vous permettre de préparer l’évaluation du bloc intitulé “Développer une solution d’intelligence artificielle (Machine et Deep Learning) de la certification “Chef de Projet en Intelligence Artificielle” inscrite au RNCP sous le n° 36129.

A l’issue de cette formation vous serez en mesure :

  • manipuler, analyser, visualiser des données grâce à Python
  • maîtriser le language Python afin de construire des modèles de machine learning
  • concevoir des solutions de machine machine learning appliquées au traitement automatisé du langage naturel

Formation 100% en ligne, formée de quiz, de lectures et contenus complémentaires, d’un forum et selon les cas, de webinaires.

Skills4All est un certificateur et organisme de formation en digital learning, qui vous prépare aux certifications les plus reconnues sur le marché : PMI, AXELOS, IASSC, DevOps Institute, PEOPLECERT, GASQ, CFTL, BESTCERTIFS, dans les domaines de la cybersécurité, de l’IT, la data, l’IA, l’agilité, Scrum, Prince2, Lean Six Sigma, Gestion de projet et bien plus encore.

Avec nous, c’est quand vous voulez, où vous voulez, 24/7/365, à votre rythme.

Nous proposons des formations certifiantes, éligibles au CPF et reconnues dans le monde entier.

Skills4All est accrédité par le COFRAC (Comité Français d’Accréditation) en tant que certificateur dans le domaine de la sécurité de l’information : nos certifications sont les meilleures du marché et répondent à la norme ISO 17024, la plus exigeante aujourd’hui. Obtenir une certification Skills4All ou BestCertifs aujourd’hui c’est le gage d’une reconnaissance forte du marché qui valorisera vos compétences.