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[FR] Certificat d’Explorateur en Ingénierie de l’IA

Udemy Instructor

4.4(12.7K students)

Self-paced

All Levels

About this course

Prêt à faire vos premiers pas dans l’intelligence artificielle et à devenir ingénieur en IA ? Le Certificat d’Explorateur en Ingénierie de l’IA est votre porte d’entrée vers le monde passionnant et en pleine croissance de l’IA, du machine learning et de la science des données. Conçu pour les débutants, ce cours pratique vous donne les compétences fondamentales nécessaires pour commencer votre parcours en tant que développeur IA ou concepteur de produits IA.

Dans ce cours, vous commencerez par les bases de la programmation Python pour l’IA. Python est aujourd’hui le langage le plus populaire dans le domaine de l’IA. Vous apprendrez à écrire un code propre, à comprendre les variables, les boucles, les fonctions et la programmation orientée objet — posant ainsi les bases pour créer de vraies applications d’IA.

Ensuite, vous explorerez les fondamentaux de la science des données pour l’IA, avec des modules sur le prétraitement des données, la visualisation et l’analyse exploratoire des données (EDA) à l’aide de Pandas, NumPy et Matplotlib. Maîtriser les données est essentiel en IA, et cette section vous assure une expérience pratique et prête à l’emploi. Puis, vous maîtriserez les mathématiques pour le machine learning et l’IA — un pilier central pour tout professionnel sérieux de l’IA.

Nous abordons les bases de l’algèbre linéaire, du calcul différentiel et des opérations matricielles de manière intuitive et orientée vers l’application, pour développer une pensée analytique solide. Vous étudierez également les probabilités et statistiques pour le machine learning, un domaine crucial pour comprendre comment les modèles d’IA apprennent à partir des données. Vous découvrirez le théorème de Bayes, les distributions, l’écart type, les intervalles de confiance et les tests d’hypothèses — le tout illustré par des exemples centrés sur l’IA pour faciliter la compréhension.

Enfin, vous ferez vos premiers pas dans le monde du machine learning. Dans l’introduction au machine learning, vous apprendrez comment fonctionnent les algorithmes comme la régression linéaire, la classification et le clustering. Vous utiliserez Scikit-learn pour entraîner et évaluer des modèles simples, acquérant une expérience concrète de la création de pipelines de machine learning.

À la fin du Certificat d’Explorateur en Ingénierie de l’IA, vous aurez une compréhension solide des concepts clés de l’IA et serez prêt à aborder des sujets plus avancés comme le deep learning, le traitement du langage naturel (NLP) et le développement de produits IA. Que vous soyez étudiant, développeur, en reconversion ou passionné de tech, ce cours vous offre un parcours structuré et accessible pour construire vos bases en IA. - Aucune expérience préalable requise- Projets pratiques inclus- Certificat de réussite- Parfait pour les débutants en IA, les aspirants data scientists et les futurs chefs de produit IAFaites le premier pas vers l’avenir — rejoignez des milliers d’apprenants et commencez votre parcours pour devenir ingénieur en IA certifié dès aujourd’hui.

Skills you'll gain

Data ScienceFrench

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Level: All Levels

Suitable for learners at this level

Duration: Self-paced

Total course content

Instructor: Udemy Instructor

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Plongez dans le monde de l'ingénierie avancée en IA avec le Cours de Certification Professionnelle en Ingénierie de l’IA — votre guide complet pour maîtriser le deep learning, l’optimisation de modèles, les architectures transformers, les agents IA et le MLOps. Ce programme de niveau expert est conçu pour les apprenants prêts à passer de la théorie à la production, en construisant des systèmes d’IA de pointe à l’aide d’outils et de frameworks concrets.Vous commencerez par le Réglage et l’Optimisation des Modèles, où vous apprendrez à ajuster les hyperparamètres grâce au Grid Search, Random Search et à l’Optimisation Bayésienne. Découvrez l’impact de la régularisation, de la validation croisée et des pipelines d’optimisation automatisés — essentiels pour améliorer la précision et l'efficacité de vos modèles.Ensuite, vous explorerez en profondeur les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN), les piliers de la vision par ordinateur. Vous apprendrez à construire des CNN depuis zéro, à utiliser les couches de convolution, de pooling et de dropout, et à les appliquer à la classification d’images, la détection d’objets, et plus encore, avec TensorFlow et PyTorch.Des images aux séquences — Réseaux Neuronaux Récurrents (RNN) et Modélisation Séquentielle couvre les bases de l’analyse de données temporelles. Apprenez à modéliser les séries temporelles, le texte et la parole à l’aide de RNN, LSTM et GRU, y compris comment résoudre les problèmes de gradients qui disparaissent et de dépendances à long terme.Puis, préparez-vous à explorer le joyau de l’IA moderne : Transformers et Mécanismes d’Attention. Apprenez comment l’auto-attention, l’attention multi-tête et l’encodage positionnel alimentent des modèles comme BERT, GPT et T5. Vous construirez des modèles transformers à partir de zéro et appliquerez des architectures pré-entraînées à des cas concrets.Vous maîtriserez également le Transfer Learning et le Fine-Tuning, une compétence essentielle pour les ingénieurs en IA actuels. Apprenez à utiliser des modèles pré-entraînés et à les adapter à des tâches spécifiques grâce à des techniques d’extraction de caractéristiques et d’ajustement fin, ce qui permet d’économiser du temps et des données.Le cours comprend également une Vue d’ensemble complète des Agents IA. Vous explorerez les architectures des agents autonomes, y compris les agents réactifs, les agents orientés objectifs et les systèmes multi-agents. Découvrez comment les agents IA sont utilisés dans la prise de décision en temps réel, les jeux vidéo, les assistants personnels et les simulations basées sur des agents.Enfin, vous rassemblerez tout dans la section Introduction et MLOps pratique. Découvrez comment déployer, surveiller et maintenir des modèles en production avec des outils comme Docker, MLflow, Kubeflow et les pipelines CI/CD. Apprenez la gestion des versions de modèles, la reproductibilité et l’évolutivité — des compétences essentielles pour tout ingénieur IA moderne.À la fin de ce cours, vous serez capable de :Optimiser et déployer des modèles de deep learning en productionConstruire des architectures CNN, RNN et à base de TransformersUtiliser le transfert d’apprentissage pour adapter des modèles puissants à de nouveaux domainesConcevoir des agents IA pour des environnements réelsAppliquer les meilleures pratiques de MLOps pour des déploiements IA à grande échelleQue vous souhaitiez devenir Ingénieur Machine Learning, Chercheur en IA ou Architecte IA principal, ce cours est la passerelle ultime vers votre transformation en professionnel de l’IA.Inscrivez-vous dès aujourd’hui et obtenez votre Certification Professionnelle en Ingénierie de l’IA — la référence en formation avancée en intelligence artificielle.

[FR] Cours de Certification Ingénieur Associé en IA

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Faites passer vos compétences en IA au niveau supérieur avec le Cours de Certification d’Ingénieur Associé en IA — un programme pratique de niveau intermédiaire conçu pour vous aider à acquérir une expertise concrète en apprentissage automatique, deep learning et développement d’agents d’IA. Que vous soyez un ingénieur IA en devenir, un praticien en science des données ou un développeur souhaitant monter en compétences, ce cours vous offre une base solide en techniques avancées d’IA et en outils très demandés comme TensorFlow et PyTorch.Nous commençons par l’Ingénierie des Caractéristiques et l’Évaluation des Modèles, où vous apprendrez à préparer les données, à extraire des caractéristiques pertinentes et à évaluer la performance des modèles à l’aide de métriques comme la précision, le rappel, le F1 score et le ROC-AUC. Ces compétences sont essentielles pour créer des modèles fiables et prêts pour la production.Ensuite, nous abordons les Algorithmes Avancés de Machine Learning, avec des implémentations concrètes des arbres de décision, forêts aléatoires, gradient boosting, XGBoost et apprentissage par ensemble. Vous apprendrez quand et comment utiliser chaque algorithme selon les types de données et les cas d’usage.Nous plongeons ensuite dans les Fondamentaux des Réseaux Neuronaux et du Deep Learning, pour comprendre clairement les perceptrons, fonctions d’activation, rétropropagation et architectures de réseaux. Cette section pose les bases nécessaires pour créer vos propres modèles de deep learning.Dans la section Algorithmes et Implémentations ML, vous programmerez différents algorithmes à partir de zéro. Vous consoliderez vos connaissances théoriques et pratiques tout en renforçant vos compétences en Python et en raisonnement mathématique.Nous explorons ensuite le Machine Learning avec TensorFlow, où vous construirez, entraînerez et évaluerez des modèles avec l’un des frameworks de deep learning les plus utilisés. Vous apprendrez à créer des modèles Keras, manipuler les tenseurs et concevoir des boucles d’entraînement personnalisées, indispensables pour des solutions IA évolutives.Puis, place à l’Apprentissage avec PyTorch, où vous découvrirez comment utiliser ce framework puissant et flexible pour implémenter des modèles allant de la régression logistique aux réseaux de neurones convolutifs (CNN). Vous comprendrez le fonctionnement d’autograd, les optimisateurs et la formation de modèles dans un environnement modulaire adapté à la recherche.Enfin, nous introduisons Les Agents d’IA pour les Nuls, une section accessible mais puissante sur les agents autonomes et les architectures basées sur les agents. Vous découvrirez leur rôle dans la prise de décision, la planification et l’automatisation des tâches, avec des cas d’usage concrets comme les chatbots, les systèmes de recommandation et la coordination multi-agents.À la fin du cours, vous serez capable de :Construire et déployer des modèles ML avancésComprendre les mathématiques et le code des réseaux neuronauxUtiliser TensorFlow et PyTorch avec assuranceTravailler avec les concepts et applications des agents d’IAVous préparer à des rôles spécialisés ou à d’autres certifications en IAQue vous visiez un poste d’ingénieur en machine learning, de développeur IA, ou que vous souhaitiez simplement approfondir vos connaissances, ce cours vous donne tous les outils pour réussir.Rejoignez des milliers d’apprenants et obtenez dès aujourd’hui votre Certificat d’Ingénieur Associé en IA — votre prochaine étape vers une carrière complète en intelligence artificielle !

[ES] Curso de Certificación Profesional en Ingeniería de IA

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Adéntrate en el mundo de la ingeniería avanzada de IA con el Curso de Certificación Profesional en Ingeniería de IA — tu guía completa para dominar el aprendizaje profundo, la optimización de modelos, las arquitecturas de transformers, los agentes de IA y MLOps. Este programa de nivel experto está diseñado para quienes están listos para pasar de la teoría a la producción, construyendo sistemas de IA de vanguardia con herramientas y marcos del mundo real.Comenzarás con Ajuste y Optimización de Modelos, donde aprenderás a afinar hiperparámetros usando Grid Search, Random Search y Optimización Bayesiana. Descubre el impacto de la regularización, la validación cruzada y los flujos automatizados de ajuste: claves para mejorar la precisión y eficiencia de tus modelos de ML.Luego te sumergirás en las Redes Neuronales Convolucionales (CNNs), la base de la visión por computadora. Aprenderás a construir CNNs desde cero, conocerás las capas convolucionales, de agrupamiento (pooling) y dropout, y las aplicarás a la clasificación de imágenes, detección de objetos y más, utilizando TensorFlow y PyTorch.De las imágenes a las secuencias: el módulo de Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y Modelado Secuencial cubre los principios fundamentales del análisis de datos temporales. Aprende a modelar series temporales, texto y voz usando RNNs, LSTMs y GRUs, incluyendo cómo abordar los gradientes que desaparecen y las dependencias a largo plazo.Después, prepárate para explorar la joya de la corona de la IA moderna: Transformers y Mecanismos de Atención. Aprende cómo la autoatención, la atención multi-cabeza y la codificación posicional alimentan modelos como BERT, GPT y T5. Construirás transformers desde cero y aplicarás arquitecturas preentrenadas para resolver problemas del mundo real.También dominarás el Aprendizaje por Transferencia y Fine-Tuning, una de las habilidades más prácticas para los ingenieros de IA actuales. Aprende a utilizar modelos preentrenados y adaptarlos a tareas específicas usando estrategias de extracción de características y ajuste fino, ahorrando tiempo de cómputo y datos.El curso incluye además una visión profunda de los Agentes de IA: Una Visión General Completa. Explorarás la arquitectura de agentes autónomos, incluidos agentes reactivos, basados en objetivos y sistemas multiagente. Verás cómo los agentes de IA se utilizan en la toma de decisiones en tiempo real, IA para videojuegos, asistentes personales y simulaciones basadas en agentes.Finalmente, reúne todo con la Introducción y Práctica de MLOps. Descubre cómo desplegar, monitorear y mantener modelos en producción usando herramientas como Docker, MLflow, Kubeflow y pipelines de CI/CD. Aprende sobre versionado de modelos, reproducibilidad y escalabilidad — habilidades clave para cualquier ingeniero de IA moderno.Al finalizar este curso, podrás:Afinar y optimizar modelos de aprendizaje profundo para producciónConstruir arquitecturas basadas en CNNs, RNNs y TransformersUsar aprendizaje por transferencia para adaptar modelos potentes a nuevos dominiosComprender y diseñar agentes de IA para entornos realesAplicar buenas prácticas de MLOps para despliegues de IA escalablesYa sea que aspiras a convertirte en Ingeniero de Machine Learning, Investigador en IA o Arquitecto Principal de IA, este es el curso definitivo para pasar de practicante capacitado a profesional en IA.Únete hoy y obtén tu Certificado Profesional en Ingeniería de IA — el estándar de oro en formación avanzada en inteligencia artificial.

4.7•6.3K•Self-paced

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