Python pour l'Intelligence Artificielle (IA) - Perfectionnement
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Objectifs de la formation
Python pour l'Intelligence Artificielle (IA) - Perfectionnement
Acquérir une compréhension approfondie des concepts et des techniques de modélisation en IA
Maîtriser les principes de base de la régression, de la classification et du clustering
Apprendre à évaluer et améliorer les performances des modèles d'IA
Pré-requis
Bonne connaissance et pratique des fondamentaux de Python et de Pandas. Capacité de nettoyer, visualiser et analyser des données en Python
Pour qui ?
Cette formation s'addresse à toute personne souhaitant développer des compétences de modélisation en Intelligence Artificielle avec Python.
Au programme
Introduction à l'IA
- Définitions et concepts clés de l'IA Applications de l'IA dans le monde réel
- Aperçu des bibliothèques populaires d'IA en Python
Bases du langage Python
- Rappel des bases du langage Python (structures de contrôle, fonctions)
Introduction à Pandas
- Présentation de Pandas et son rôle dans l'analyse de données
- Chargement des données dans un DataFrame
- Pandas Manipulation des données (tri, filtrage, groupement)
- Nettoyage des données (gestion des valeurs manquantes, des doublons, des outliers)
- Exercices pratiques de manipulation de données avec Pandas
Analyse des données avec Pandas
- Exploration des données avec Pandas
- Analyse univariée (statistiques descriptives, distribution)
- Analyse multivariée (corrélations, tendances, patterns)
- Exercices pratiques de manipulation et de visualisation des données
Module 5 : Visualisation des données avec Python
- Introduction à la visualisation des données et son importance dans l'analyse
- Utilisation de la bibliothèque Matplotlib pour créer des graphiques
- Création de graphiques à barres, histogrammes, diagrammes circulaires, etc.
- Visualisation interactive avec la bibliothèque Plotly
- Personnalisation des graphiques (titres, légendes, couleurs)
- Exercices pratiques de manipulation et de visualisation des données
Manipulation avancée des données avec Pandas
- Concatenation et jointure de DataFrames
- Normalisation et logarisation des données
- Transformation des variables qualitatives (one-hot encoder)
- Création de nouvelles colonnes (feature engineering)
- Exercices pratiques de manipulation avancée des données avec Pandas
Introduction à l'analyse exploratoire avancée des données avec Scikit-learn
- Machine learning supervisé : regression et classification avec Scikit-learn
- Machine learning non supervisé : clustering
- Mise en place d'un modèle, méthodologie d'une modélisation
- Projet pratique d'analyse des données en utilisant Matplotlib, Pandas, Scikit-learn
Méthode pédagogique
8 participants maximum, un poste par stagiaire et un support de cours est remis en fin de stage. La formation est constituée d'apports théoriques, de démonstrations et de mises en pratique basées sur des exercices (méthode démonstrative).
Accessibilité
Cette formation est accessible aux personnes en situation de handicap.
Modalité de validation des acquis
Évaluation continue des connaissances via des exercices et/ou ateliers et des acquis via un questionnaire en fin de formation. Attestation de fin de stage (certificat de réalisation). Émargement quotidien d'une feuille de présence.
Obtenir des informations
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