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Formation Fondamentaux de la Data Science et de l’Intelligence Artificielle
Domaine : Data Science – Deep learning
DURÉE
1.0 jour(s)
OBJECTIFS
Maîtriser l'interface d'Azure et être en mesure d'utiliser les principaux algorithmes de Machine Learning de la plateforme. Comprendre les technologies associées d'Azure : vision par ordinateur, traitement de texte, speech-to-text et autres.
Pré-requis
Connaissances globales sur le fonctionnement d'Azure (stockage, flux de données, etc…)
Participants
Public "technique" : développeur, chef de projets informatiques…
coût
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LIEUx de formation
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PROGRAMME DE FORMATION
Fondamentaux de la Data Science et de l’Intelligence Artificielle
Introduction aux principes d'apprentissage du Machine Learning
Introduction au Machine Learning et ses principes mathématiques (Approche statistique)
Enjeux de l'utilisation du Machine Learning pour les entreprises
Enjeux de l'utilisation du Machine Learning pour les entreprises
Identifier les famille d'algorithmes du Machine Learning
Algorithmes d'analyse supervisée (Régressions, Classifications, Paramétrage des algorithmes)
Algorithmes d'analyse non supervisée (Clustering, Paramétrage des algorithmes)
Introduction au Deep Learning et réseaux de neurones artificiels
Algorithmes d'analyse non supervisée (Clustering, Paramétrage des algorithmes)
Introduction au Deep Learning et réseaux de neurones artificiels
Bonnes pratiques et déroulement d'un projet Data Science / Machine Learning sur Azure
Les données (Structuration, Transformation, Qualité)
Evaluation d'un modèle de Machine Learning
Biais et erreurs à éviter (Dérive d'un modèle : réentraînement)
Evaluation d'un modèle de Machine Learning
Biais et erreurs à éviter (Dérive d'un modèle : réentraînement)
Panorama des technologies Azure dédiées à la Data Science et l'IA (Intelligence Artificielle)
Outils de génération de modèles prédictifs (Azure Machine Learning)
Outils d'analyse d'images et de vidéos (Reconnaissance d'objets, Reconnaissance de visages)
Outils d'analyse de textes (Détection de mots-clés, Classification de textes)
Outils d'analyse d'images et de vidéos (Reconnaissance d'objets, Reconnaissance de visages)
Outils d'analyse de textes (Détection de mots-clés, Classification de textes)
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