Créer et utiliser les modèles d’IA - Sensibilisation

• Découverte de l’apprentissage automatique
  • Présentation générale de l'apprentissage automatique
  • Méthodologie de projet de machine learning
  • Principaux types d'apprentissage automatique : supervise / non supervise / renforcement
  • Présentation de l'environnement interactif pour la réalisation des tp 

• Le rôle et les enjeux de la gouvernance des données
  • Méthodes d'apprentissage supervisé (Régression logistique, arbre de décision, forêt aléatoire, Support Vector Machine, K plus proches voisins)
  • Méthodes d'apprentissage non supervisé (K-means, classification hiérarchique ascendante, DBSCAN)
  • Méthode de choix de l'algorithme d'apprentissage
  • Réalisation d'un exercice d'apprentissage simple (arbre de décision) 

• Les métriques d’évaluation
  • Introduction aux métriques d'évaluation de la performance et des fonctions de coût (underfitting et overfitting)
  • Métriques des algorithmes d'apprentissage
  • Méthodologie pour identifier les métriques et les fonctions de coût les mieux adaptées aux cas d'usage métiers Illustration de la comparaison des résultats des algorithmes
  • Perceptrons / MLP / CNN / RNN / Transformers (exemples de modèles à l'état de l'art) : AlexNet / ResNet / EfficientNet / BERT 

• Introduction aux LLM
  • Présentation générale des LLM​
  • Fonctionnement industriel (agent, RAG, etc.)​
  • Métriques d’évaluation des LLM  

• TP de LLM (présenté par le formateur)
  • Instanciation d'un LLM Mistral
  • Utilisation d’un agent pour confirmer la compréhension des demandes (intent detection) et orientation vers des tâches d’automatisation spécifiques 

Calendrier à venir 

Oui, cette formation est personnalisable de plusieurs façons :  

• Langue :  en anglais ou en français
• Horaire : long (classique, 7 heures) ou raccourci (2h, 4h) 
• Format : présentiel ou distanciel 

Le tarif annoncé plus haut peut varier pour une version sur-mesure, merci de préciser votre demande pour que nous puissions vous proposer un devis adéquat.