Bootcamp intensif intelligence artificielle
Formation accélérée de 5 jours pour acquérir les compétences fondamentales en IA et machine learning
Formation accélérée en intelligence artificielle
Ce bootcamp intensif de 5 jours vous propulse rapidement dans l'univers de l'intelligence artificielle. Conçu pour les professionnels motivés, ce programme combine théorie solide et pratique intensive pour vous permettre de maîtriser les concepts et outils essentiels de l'IA d'aujourd'hui.
En une semaine intensive, vous découvrirez l'écosystème complet de l'intelligence artificielle: du machine learning traditionnel au deep learning, en passant par les grands modèles de langage et la vision numérique. Chaque journée alterne entre sessions théoriques ciblées et ateliers pratiques où vous développerez des exemples concrets avec Python et les frameworks de référence.
Ce bootcamp s'adresse aux professionnels qui souhaitent une montée en compétences rapide et efficace en intelligence artificielle. Que vous soyez développeur, analyste, chef de projet ou consultant, cette formation vous donnera les bases solides pour comprendre et implémenter des solutions IA.
Approche pratique: Vous développerez 3 exemples complets pendant le bootcamp : un système de recommandation, un chatbot intelligent et un classificateur d'images. Ces réalisations constitueront votre portfolio professionnel en IA.
Technologies et outils maîtrisés
Python
TensorFlow/Keras
PyTorch
Scikit-learn
Pré-requis
- Connaissances de base en programmation Python
- Notions de mathématiques niveau universitaire (statistiques, algèbre linéaire)
- Ordinateur portable avec minimum 8GB RAM
- Motivation pour un rythme intensif sur 5 jours
Programme de formation
Jour 1 : Fondamentaux IA & ML
Introduction à l'IA, types d'apprentissage, setup environnement Python, pandas et NumPy.
Jour 2 : Machine Learning classique
Algorithmes supervisés et non-supervisés, régression, classification avec scikit-learn.
Jour 3 : Deep Learning & Réseaux de neurones
TensorFlow/Keras et PyTorch, perceptron, backpropagation, réseaux de neurones profonds.
Jour 4 : Computer Vision & CNNs
Réseaux convolutionnels, traitement d'images, transfer learning avec modèles pré-entraînés.
Jour 5 : NLP & LLM
Traitement du langage naturel, transformers.
Outils et environnement
Jupyter notebooks, Google Colab, Git, déploiement de modèles en production.
Éthique et bonnes pratiques
IA responsable, biais algorithmiques, validation des modèles et interprétabilité.