Développeur en Intelligence Artificielle

À propos du cours

Le Développeur en Intelligence Artificielle (IA) conçoit, développe et optimise des systèmes capables d’apprendre, de raisonner et de prendre des décisions automatisées. Il travaille sur des modèles d’apprentissage automatique (Machine Learning, Deep Learning) et utilise des technologies avancées pour traiter des données complexes. Il intervient dans des domaines variés tels que la reconnaissance d’image, le traitement du langage naturel (NLP), l’optimisation des processus et l’automatisation intelligente.

Concevoir et entraîner des modèles d’apprentissage automatique et profond.
Développer des algorithmes d’IA pour l’analyse de données, la vision par ordinateur et le NLP.
Optimiser les performances et la scalabilité des solutions d’intelligence artificielle.
Déployer des modèles IA sur le cloud et en production (MLOps).
Assurer l’éthique et la sécurité des systèmes d’intelligence artificielle.

Contenu du cours

PARTIE 1: INTRODUCTION A LA PROGRAMMATION PYTHON, BASES DE DONNEES (SQL ET NOSQL) ET MATHEMATIQUES POUR L’IA

MODULE 1: Introduction à la Programmation Python pour l’IA

MODULE 2: Bases de Données : SQL et NoSQL

MODULE 3: Mathématiques pour l’Intelligence Artificielle

PARTIE 2: INTRODUCTION A L’APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE: MACHINE LEARNING

MODULE 4: Manipulation des données et analyses exploratoires MODULE 5: Machine Learning supervisé

PARTIE 3: TECHNIQUES AVANCEES EN APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE

MODULE 5: Algorithmes avancés supervisés

MODULE 6: Apprentissage non supervisé

MODULE 7: Évaluation de modèle

PARTIE 4: INTRODUCTION AU DEEP LEARNING ET PRETRAITEMENT D’IMAGES

MODULE 8: Concepts de Deep Learning

MODULE 9: Réseaux de neurones de base

MODULE 10: Traitement d’images avec OpenCV pour le prétraitement des données

PARTIE 5: TECHNIQUES AVANCEES EN DEEP LEARNING

MODULE 11: Réseaux de neurones convolutifs (CNN)

MODULE 12: Réseaux de neurones récurrents (RNN)

MODULE 13: Optimisation et régularisation

PARTIE 6: PROJETS AVANCES ET DEPLOIEMENT

MODULE 14: Déploiement de modèles

MODULE 15: Projets complets

PARTIE 7: PIPELINE DE DONNEES EN TEMPS REEL AVEC APACHE KAFKA ET SPARK STREAMING

MODULE 16: Introduction aux Pipelines de Données en Temps Réel

MODULE 17: Apache Kafka pour la Gestion des Flux de Données

MODULE 18: Spark Streaming pour le Traitement en Temps Réel

MODULE 19: Construction d’un Pipeline Kafka-Spark Streaming

MODULE 20: Optimisation et Mise en Production des Pipelines de Données

PARTIE 8: APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE ET APPRENTISSAGE PROFOND DISTRIBUES AVEC SPARK 3.4

MODULE 21: Introduction à Apache Spark pour le Machine Learning

MODULE 22: Apprentissage Automatique Distribué avec Spark MLlib

MODULE 23: Apprentissage Profond Distribué avec Spark et Intégration avec TensorFlow/Keras

MODULE 24: Optimisation et Déploiement de Modèles Distribués

PARTIE 9: ROBOTIQUE ET L’IA

MODULE 25: Perception des robots

MODULE 26: Planification de mouvement

MODULE 27: Contrôle intelligent.

Notes et avis de l’apprenant

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