Intelligence Artificielle et Deep Learning

Resultats attendus : Maîtrise de Python, mathématiques (algèbre, probabilités) et bases en informatique. Esprit analytique, curiosité et intérêt pour l'innovation.

Contenu

• Réseaux de neurones, TensorFlow, Keras applications IA pratiques.
  

Prerequis : Acquérir les bases de l'IA et du Deep Learning. Développer des compétences pratiques pour créer, entraîner et évaluer des modèles. Utiliser TensorFlow et PyTorch pour des applications réelles. Maîtriser les techniques en vision par ordinateur, NLP et systèmes de recommandation.

Projet atelier : Ingénieur en Machine Learning Data Scientist Ingénieur en Intelligence Artificielle Expert en Traitement du Langage Naturel (NLP) Ingénieur en Robotique