Public
Tout public souhaitant avoir une première expérience dans la mise en œuvre et l’utilisation de l’intelligence artificielle et du machine learning pour des applications en traitement des données, en ingénierie (chefs de projets « data » et data-manager, membre d’équipes de services informatiques, webmarketers, opérateurs de marketing digital, responsables des organisations, chargé d’études décisionnelles, technicien/ingénieur traiteur de signaux, développeur d’outils de diagnostic (pattern recognition, prognostic, clustering, ...), technicien/ ingénieur usine 4.0, ...)
Prérequis
La connaissance de base d’un langage de programmation informatique est conseillée, mais pas indispensable
Objectifs de la formation
A l’issue de la formation, les apprenants seront capables de :
- Comprendre les concepts théoriques et pratiques de l’Intelligence Artificielle et savoir mettre en œuvre ces techniques
- Savoir prendre en compte les nouvelles contraintes techniques liées à la digitalisation des signaux et collectes de données numériques
- Savoir élaborer des indicateurs (features) et modèles (patterns)
- Savoir développer des outils de diagnostic, de supervision, de régression, de classification
Introduction et différents concepts en Intelligence artificielle
Importation des data, organisation, analyse statistique
Trouver des Patterns naturels dans les data
Construction de modèles de classification
Amélioration des modèles prédictifs
Construction de modèles de régression
Création de réseaux de Neurones
Aspects législatifs et notions d’open data
Cette formation peut être adaptée en fonction des besoins.
A la fin de la formation : questionnaire d'évaluation des connaissances portant sur les principaux points du programme
Alternance de cours et de travaux pratiques, et démonstrations. Des exercices guidés sur ordinateur (TP) illustreront la mise en pratique lors de chacun des modules. Utilisation du logiciel Matlab
Equipe pédagogique
Animation
Enseignants chercheurs de l'Université de Haute Alsace
Organisation
Durée : 3 jours
Frais de formation
1 460 €
Date limite de dépôt des dossiers
Plaquette
Taux satisfaction clients : *
Taux de réussite : *
Taux d'insertion : *
(*) :
Introduction et différents concepts en Intelligence artificielle
Importation des data, organisation, analyse statistique
Trouver des Patterns naturels dans les data
Construction de modèles de classification
Amélioration des modèles prédictifs
Construction de modèles de régression
Création de réseaux de Neurones
Aspects législatifs et notions d’open data
Cette formation peut être adaptée en fonction des besoins.
A la fin de la formation : questionnaire d'évaluation des connaissances portant sur les principaux points du programme
Alternance de cours et de travaux pratiques, et démonstrations. Des exercices guidés sur ordinateur (TP) illustreront la mise en pratique lors de chacun des modules. Utilisation du logiciel Matlab
Equipe pédagogique
Animation
Enseignants chercheurs de l'Université de Haute Alsace
Organisation
Durée : 3 jours
Tarif
1 460 €
Date limite de dépôt des dossiers
Plaquette
Satisfaction clients
|
Contact :
- Camille ZIEGLER | 03.89.33.65.00 | camille.ziegler@uha.fr
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