Cours d'applications pratiques d'apprentissage automatique, en profondeur et science des données

À une époque où l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur et les sciences des données sont des piliers de l'innovation, notre cours fournit une immersion stratégique dans ces disciplines. Grâce à l'exploration des algorithmes dans Python et à l'utilisation d'outils spécialisés, l'étudiant sera formé à la mise en œuvre efficace de solutions d'apprentissage automatique et en profondeur, à la fois supervisées et non usées. L'analyse critique et la modélisation des données seront encouragées, permettant la création de rapports inspectifs et de tableaux de commande interactifs via PowerBi. La formation se termine par le développement d'applications réelles, la théorie de la fusion et la pratique pour relever des défis complexes. Ce cours augmente les compétences essentielles à travers des exercices pratiques, en établissant la base de la résolution des problèmes de l'industrie avec la vision et les compétences.

L'objectif poursuivi est la mise en œuvre des connaissances théoriques de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage en profondeur et de la science des données, par la réalisation et la résolution des cas pratiques. 1. Développement de la capacité de mettre en œuvre l'apprentissage automatique et les algorithmes d'apprentissage en profondeur. - Implémentation d'algorithmes d'apprentissage supervisés. - Implémentation d'algorithmes d'apprentissage non supervisés. - Mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage supervisés et non supervisés à l'aide d'outils et de bibliothèques d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur 2. Développement de capacités dans la science des données telles que: Analyser et modèle les données. - préparer des rapports. - Développer des images de commande interactives. 3. Développement de capacités de stratégie pour résoudre un problème d'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur ou la science des données. - En effectuant des exercices pratiques, l'étudiant mettra en œuvre à travers le langage de programmation les fonctions nécessaires pour la construction d'algorithmes de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage en profondeur. En plus de faire face à un ensemble de données, où ils les analyseront, générant des rapports, étudiant les relations entre eux, ainsi que les visualiser clairement et intuitivement. - Enfin, l'élève sera confronté à une véritable application, dans laquelle il utilise ses connaissances théoriques et pratiques pour résoudre en utilisant la stratégie la plus appropriée d'un problème d'apprentissage automatique.

Après avoir terminé la formation en apprentissage automatique et en profondeur, avec des compétences et des outils spécialisés, les diplômés sont prêts à diriger des projets d'IA dans des secteurs technologiques, financiers ou de santé. De plus, avec des compétences en science des données et en analyse visuelle dans PowerBI, ils peuvent effectuer des analystes de données, concevant des stratégies basées sur des informations quantitatives. Enfin, avec une expérience dans le développement de réelles applications, ils seront candidats à des rôles d'ingénieur logiciel avec un objectif d'intelligence artificielle.

Le cours «Applications pratiques de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage en profondeur et de la science des données» vous prépare à appliquer efficacement les algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisés avec Python et des librairies spécifiques. Vous acquérerez la capacité d'analyser et de visualiser les données à l'aide de Power BI, créant des rapports interactifs et des tableaux de bord. Grâce à des exercices pratiques, vous apprendrez à créer des solutions pour de vrais défis, optimisant votre stratégie pour faire face à des problèmes dans le domaine de l'apprentissage automatique avec une approche pratique et stratégique.

Ce cours est conçu pour les professionnels et les passionnés qui cherchent à appliquer et à renforcer leurs compétences en apprentissage automatique et en profondeur, en utilisant Python et des librairies spécialisées. La science des données est également abordée, apprenant à analyser et à interpréter les ensembles de données avec Power BI. À la fin de, les participants pourront transférer la théorie à la résolution de cas spécifiques et développer des applications réelles, perfectionnant leur stratégie analytique et technique.