Data Science et Réseau Neuronal

Objectifs

Former les participants aux concepts et techniques de la data science et des réseaux neuronaux pour analyser des données complexes, développer des modèles prédictifs et résoudre des problèmes en utilisant l'intelligence artificielle.

Programme de la formation

Module 1 : Introduction à la Data Science

• Concepts Fondamentaux de la Data Science :
  
  
  
  • Définition et importance de la data science.
  
  
  • Cycle de vie des projets en data science.
  
  
  • Outils et technologies couramment utilisés (Python, R, Jupyter Notebook).
  
  
  
  


• Collecte et Préparation des Données :
  
  
  
  • Techniques de collecte de données.
  
  
  • Nettoyage et prétraitement des données.
  
  
  • Analyse exploratoire des données (EDA).
  
  
  
  


• Statistiques et Probabilités pour la Data Science :
  
  
  
  • Concepts de base en statistiques descriptives et inférentielles.
  
  
  • Théorie des probabilités et distributions statistiques.
  
  
  
  

Module 2 : Techniques de Machine Learning

• Apprentissage Supervisé :
  
  
  
  • Régression linéaire et logistique.
  
  
  • Algorithmes de classification (KNN, SVM, Arbres de décision).
  
  
  • Évaluation des modèles (validation croisée, métriques de performance).
  
  
  
  


• Apprentissage Non Supervisé :
  
  
  
  • Techniques de clustering (K-means, DBSCAN).
  
  
  • Réduction de dimensionnalité (PCA, t-SNE).
  
  
  • Analyse des composantes principales et regroupements.
  
  
  
  


• Apprentissage Semi-supervisé et Renforcement :
  
  
  
  • Concepts de l'apprentissage semi-supervisé.
  
  
  • Introduction à l'apprentissage par renforcement.
  
  
  
  

Module 3 : Réseaux Neuronaux et Apprentissage Profond

• Introduction aux Réseaux Neuronaux :
  
  
  
  • Concepts de base des réseaux neuronaux.
  
  
  • Architecture d'un réseau neuronal (neurones, couches, activation).
  
  
  • Rétropropagation et optimisation des paramètres.
  
  
  
  


• Réseaux Neuronaux Convolutifs (CNN) :
  
  
  
  • Structure et applications des CNN.
  
  
  • Techniques de convolution et pooling.
  
  
  • Applications dans la vision par ordinateur.
  
  
  
  


• Réseaux Neuronaux Réccurents (RNN) :
  
  
  
  • Concepts et architectures des RNN.
  
  
  • LSTM et GRU pour le traitement des séquences.
  
  
  • Applications dans le traitement du langage naturel (NLP).
  
  
  
  


• Frameworks et Bibliothèques d'Apprentissage Profond :
  
  
  
  • Utilisation de TensorFlow et Keras pour la construction de modèles.
  
  
  • Introduction à PyTorch et ses fonctionnalités.
  
  
  • Mise en œuvre de projets d'apprentissage profond.
  
  
  
  

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique