Artificial Intelligence Engineer Bootcamp eLearning (100 % à votre rythme)

Bootcamp e-learning pour ingénieurs en intelligence artificielle (100 % à votre rythme)

Commencez à créer des modèles d'IA avancés et lancez-vous dans une carrière enrichissante dans le domaine des technologies !

Devenez un ingénieur en IA très demandé

Notre bootcamp pour ingénieurs en IA est un programme d'apprentissage pratique et à votre rythme, conçu pour les passionnés d'IA désireux d'accélérer leur carrière. Le bootcamp vous guide depuis les bases, en commençant par les mathématiques, les statistiques et la programmation Python, pour ensuite passer à la création de modèles avancés d'apprentissage automatique (apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement) et de systèmes d'apprentissage profond.

Maîtrisez des domaines clés tels que le traitement du langage naturel, les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond grâce à une formation pratique dispensée par des experts du secteur, et préparez-vous à occuper les postes les plus demandés dans le domaine de l'IA.

Partout dans le monde, les organisations exploitent activement la puissance de l'intelligence artificielle pour améliorer la qualité de leurs services, optimiser leurs opérations et stimuler l'innovation. En conséquence, la demande de professionnels qualifiés en IA est en plein essor. C'est l'occasion pour vous de surfer sur la vague de l'IA et de faire passer votre carrière dans le domaine technologique au niveau supérieur.

Les professionnels de l'IA utilisent des outils de pointe tels que le Deep Learning et le traitement du langage naturel, combinés à des modèles statistiques avancés, pour aider les entreprises à gagner en efficacité et en rentabilité. Notre Bootcamp complet sur l'IA vous fournit tout ce dont vous avez besoin, des concepts fondamentaux à l'expérience pratique des derniers outils et techniques d'IA.

Acquérez des compétences très demandées, maîtrisez le paysage de l'IA et soyez prêt à l'emploi en quelques mois seulement.

Caractéristiques principales

• Cours et matériel en anglais
• Niveau débutant à avancé
• 288 heures de matériel d'apprentissage en ligne
• 9 projets Capstone pour un portfolio prêt à l'emploi
• Évaluations automatiques et quiz de révision
• Plus de 130 exercices pratiques guidés
• 15 études de cas réels
• Durée des études : environ 5 à 7 mois
• Accès à la plateforme d'apprentissage pendant 2 ans
• À l'issue de la formation, les apprenants reçoivent un certificat de fin de formation.

Résultats d'apprentissage

• Programmation Python : maîtrisez les principes fondamentaux de Python, y compris les types de données, la logique conditionnelle et la création de fonctions personnalisées.
• Modélisation statistique : acquérir des bases solides en mathématiques et en statistiques, essentielles pour l'IA et l'apprentissage automatique.
• Apprentissage automatique avec Python : explorer et mettre en œuvre des algorithmes clés tels que la régression et la classification pour construire des modèles d'apprentissage automatique efficaces.
• Apprentissage profond : utiliser des frameworks puissants tels que Keras et TensorFlow pour résoudre des problèmes complexes à l'aide de réseaux neuronaux.
• Traitement du langage naturel (NLP) : se plonger dans les techniques avancées du NLP, en tirant parti d'outils tels que NLTK pour créer des applications de génération et d'analyse linguistiques.
• IA avec Transformers : comprenez les capacités distinctes des modèles Transformer et apprenez à développer des applications d'IA de pointe en les utilisant.

Compétences acquises

• Réalisez des analyses descriptives pour résumer les informations issues des données
• Appliquez des statistiques inférentielles pour tirer des conclusions basées sur les données
• Créez des fonctions personnalisées à l'aide de Python
• Mettez en œuvre la programmation orientée objet pour un codage Python efficace
• Déboguez et résolvez les erreurs de données à l'aide d'outils Python
• Effectuez des analyses exploratoires des données et créez des visualisations
• Nettoyez et préparez les ensembles de données à l'aide de techniques de prétraitement
• Gérer efficacement les valeurs aberrantes et les données manquantes
• Exécuter la sélection et l'ingénierie des fonctionnalités pour l'optimisation des modèles
• Construire et affiner des modèles de régression
• Concevoir, construire et tester des modèles d'apprentissage automatique
• Développer et évaluer des algorithmes de classification pour l'analyse prédictive

Groupe cible

• Débutants intéressés par l'intelligence artificielle et souhaitant entrer dans le secteur technologique
• Développeurs et ingénieurs logiciels souhaitant améliorer leurs compétences en IA et en apprentissage automatique
• Analystes de données ou scientifiques des données souhaitant approfondir leurs connaissances en IA
• Étudiants et diplômés en informatique, en technologies de l'information ou dans des domaines connexes
• Professionnels de la technologie issus d'autres domaines (tels que DevOps, l'assurance qualité ou l'intelligence économique) qui envisagent de se reconvertir dans l'IA
• Professionnels issus de domaines non techniques (tels que la finance, la santé ou le marketing) qui souhaitent vivement tirer parti de l'IA dans leur secteur
• Entrepreneurs ou fondateurs de start-ups à la recherche de solutions basées sur l'IA pour innover dans leur entreprise

Prérequis

• Il n'y a aucun prérequis pour participer à ce bootcamp.
• Vous pouvez apprendre l'ingénierie de l'IA même sans expérience technique préalable.
• Une certaine connaissance des mathématiques, des statistiques, de Python ou du SQL sera un atout.

Démarquez-vous auprès des recruteurs grâce à un portfolio de projets d'IA impressionnant

Développez des projets de niveau industriel qui reflètent le travail des meilleurs ingénieurs en IA et constituez un portfolio convaincant qui attirera les employeurs de premier plan. Renforcez votre expertise, gagnez en confiance et positionnez-vous pour un poste bien rémunéré dans le domaine de l'IA. Voici un aperçu du type de projets sur lesquels vous travaillerez :

• SleepyFace – Application de sécurité automobile
• Une application alimentée par l'IA qui analyse les expressions faciales et les mouvements oculaires des conducteurs afin de détecter les signes de somnolence ou de fatigue.
• OneArmDistance – Moniteur de distanciation sociale
• Une application en temps réel qui utilise l'IA pour s'assurer que les individus maintiennent une distanciation sociale appropriée en suivant leurs mouvements et leur proximité.
• PreFace – Outil de permutation de visages par IA
• Créez une application qui permet aux utilisateurs d'échanger facilement les visages dans des vidéos ou d'animer des images connues avec les leurs, créant ainsi des effets visuels réalistes.
• Recco – Recommandateur de médias personnalisé
• Développez un système de recommandation intelligent qui sélectionne des listes de lecture de musique et de films adaptées aux préférences des utilisateurs et à leur historique de visionnage/écoute.
• TraffiControl – Système intelligent de gestion du trafic
• Concevez une application de contrôle du trafic qui optimise la synchronisation des feux de signalisation et réduit les accidents en analysant les données des intersections environnantes.

Programme du bootcamp

1. Notions fondamentales de mathématiques et de statistiques

Objectifs d'apprentissage :

• Acquérir une solide compréhension des statistiques descriptives et des bases de la théorie des probabilités
• Explorer diverses distributions de probabilité, y compris les distributions normales, binomiales et de Poisson
• Comprendre les statistiques inférentielles afin de tirer des conclusions significatives à partir des données

Sujets abordés :

• Probabilités
• Concepts statistiques
• Algèbre linéaire
• Calcul

2. Python pour la science des données

Objectifs d'apprentissage :

• Commencer par les concepts fondamentaux de la programmation Python
• Apprendre à utiliser les fonctions intégrées et à écrire vos propres fonctions personnalisées
• Travailler avec des bibliothèques Python essentielles telles que Pandas et NumPy
• Comprendre comment créer des visualisations à l'aide de Python

Sujets abordés :

• Notions de base sur Python
• Travailler avec du code et des données
• Éléments de programmation de base
• Gestion des chaînes
• Structures de données
• Contrôle du flux
• Fonctions et modules
• Opérations sur les fichiers
• NumPy et Pandas
• Expressions régulières
• Visualisation des données

3. Apprentissage automatique avec Python

Objectifs d'apprentissage :

• Comprendre la distinction entre les techniques de régression et de classification
• Explorer divers algorithmes de régression
• Apprendre et comparer différentes méthodes de classification
• Se plonger dans la sélection et l'ingénierie des caractéristiques
• Apprendre à évaluer les performances des modèles d'apprentissage automatique

Sujets abordés :

• Présentation de l'apprentissage automatique
• Notions fondamentales de Python
• Gestion des données dans Python
• Techniques de visualisation des données
• Fondements statistiques
• Concepts avancés d'analyse
• Concepts fondamentaux du ML
• Techniques d'extraction de caractéristiques
• Régression et machines à vecteurs de support
• Apprentissage supervisé et non supervisé
• Méthodes de réduction de la dimensionnalité
• Techniques d'apprentissage par ensemble
• Systèmes de recommandation et règles d'association

4. Apprentissage profond avec Keras et TensorFlow

Objectifs d'apprentissage :

• Commencer par les concepts fondamentaux des réseaux neuronaux et de l'apprentissage profond
• Acquérir une expérience pratique de l'utilisation des bibliothèques TensorFlow et Keras
• Comprendre et construire des réseaux neuronaux convolutifs (CNN)
• Explorer les réseaux antagonistes génératifs (GAN) et leurs applications

Sujets abordés :

• Introduction au Deep Learning
• Configuration et utilisation de TensorFlow
• Principes fondamentaux des CNN
• Architectures avancées des CNN
• Notions de base du traitement du langage naturel (NLP)
• Construire et entraîner des GAN
• Appliquer l'IA dans des scénarios réels

5. Traitement du langage naturel

Objectifs d'apprentissage :

• Acquérir une compréhension claire du traitement du langage naturel (NLP) et de ses applications concrètes
• Apprendre à générer du texte semblable à celui produit par l'homme à l'aide de techniques de génération de langage naturel
• Acquérir une expérience pratique avec des outils tels que NLTK pour le traitement des données linguistiques
• Explorer divers cas d'utilisation du NLP dans différents secteurs

Sujets abordés :

• Introduction au TALN
• Concepts clés du TALN
• Techniques d'extraction de caractéristiques
• Utilisation de TextBlob pour les tâches de TALN
• Applications du TALN avec spaCy
• Construction de modèles de classification de texte
• Mise en œuvre de la synthèse de texte
• Exploration des mécanismes d'attention
• Techniques de modélisation de sujets
• Réalisation d'analyses de sentiments
• Création et déploiement de chatbots

6. Apprentissage automatique appliqué

Objectifs

• Maîtriser les concepts fondamentaux et avancés du machine learning
• Acquérir une expérience pratique dans la mise en œuvre et le déploiement d'algorithmes de ML
• Analyser des études de cas réels dans plusieurs secteurs d'activité

Thèmes abordés :

• Identification et définition des besoins métier
• Applications du machine learning dans différents secteurs
• Techniques de machine learning explicables
• Création et gestion de pipelines de modélisation
• Déploiement de modèles ML et MLOps
• Meilleures pratiques standard dans le domaine du machine learning

7. Notions de base sur l'apprentissage par renforcement

Objectifs d'apprentissage :

• Explorer les trois paradigmes fondamentaux de l'apprentissage automatique
• Comprendre le fonctionnement de la boucle d'apprentissage par renforcement
• Acquérir une expérience pratique avec l'environnement OpenAI Gym
• Apprendre à équilibrer exploration et exploitation
• Étudier les problèmes de bandits contextuels et leurs applications

Sujets abordés :

• Introduction à l'apprentissage par renforcement
• Apprentissage par renforcement en une seule étape : bandits à plusieurs bras
• Concepts d'apprentissage par renforcement en plusieurs étapes
• Approches pratiques pour appliquer l'apprentissage par renforcement dans des scénarios réels

8. Initiation à l'IA avancée à l'aide de transformateurs

Objectifs d'apprentissage :

• Travailler avec des transformateurs à grande échelle comportant des milliards de paramètres pour le traitement du langage naturel
• Explorer la fonctionnalité des neurones multimodaux dans les transformateurs de vision
• Comprendre le concept d'intelligence artificielle générale économique (E-AGI)

Thèmes abordés :

• Le changement révolutionnaire apporté par les modèles Transformer
• Exploration des Transformers à milliards de paramètres dans le NLP
• Vision Transformers et capacités des neurones multimodaux
• Introduction à l'intelligence artificielle générale économique (E-AGI)

9. Vision par ordinateur pour les experts en IA en herbe

Objectifs

• Comprendre les principes fondamentaux du traitement d'images
• Explorer les composants du deep learning utilisés dans les réseaux neuronaux feedforward
• Maîtriser les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et leurs applications pratiques
• Apprendre les techniques de segmentation d'images et de reconnaissance d'objets

Thèmes abordés :

• Principes de base du traitement d'images
• Techniques de classification d'images
• Comprendre et appliquer les CNN
• Améliorer les performances des CNN
• Techniques de segmentation et de détection d'objets

FAQ

Quel format de formation est disponible ?

Le Bootcamp est dispensé via notre plateforme d'apprentissage interactive et immersive, dans un format flexible d'auto-apprentissage à la demande. Ce cours à votre rythme vous donne la liberté d'apprendre quand et où cela vous convient. Vous pouvez prendre votre temps sur les sujets difficiles, revoir les leçons aussi souvent que nécessaire et mettre en pause ou rejouer les vidéos pour renforcer votre compréhension. Avec un accès de deux ans au matériel de cours, vous bénéficierez d'un soutien continu pour rafraîchir vos connaissances et dissiper vos doutes à tout moment.

Puis-je suivre ce cours tout en travaillant à temps plein ?

Oui, c'est possible ! Nous comprenons qu'il peut être difficile de concilier un emploi à temps plein et une formation continue. C'est pourquoi notre Bootcamp est disponible dans un format flexible et à temps partiel, spécialement conçu pour les professionnels en activité. Grâce à l'option Flex, vous pouvez apprendre à votre rythme sans perturber vos engagements actuels.

Ai-je besoin d'un logiciel spécifique pour ce Bootcamp ?

Vous aurez besoin d'un navigateur web tel que Google Chrome, Microsoft Edge ou Firefox. De plus, une configuration Anaconda est requise, mais ne vous inquiétez pas, elle sera installée dans le cadre du programme.

Pour suivre le Bootcamp IA en ligne sans problème, il est recommandé de disposer d'un ordinateur portable ou de bureau avec au moins 8 Go de RAM et une connexion Internet stable.

Quelles sont les compétences requises pour devenir ingénieur en intelligence artificielle ?

Pour réussir en tant qu'ingénieur en IA, vous devez avoir une solide maîtrise des langages de programmation tels que Python, C++, R ou Java. De plus, un esprit analytique et une grande capacité à résoudre des problèmes sont essentiels pour créer des systèmes et des modèles intelligents.

Quels sont les avantages de devenir ingénieur en intelligence artificielle ?

Alors que l'IA continue de révolutionner les industries, devenir ingénieur en IA vous place à la pointe de l'innovation technologique. Entrer dans ce domaine en pleine croissance vous donne l'opportunité de façonner l'avenir de l'informatique, d'accéder à des emplois très bien rémunérés et d'avoir un impact significatif dans tous les secteurs. C'est un parcours professionnel qui offre à la fois une évolution de carrière et la possibilité d'apporter des changements significatifs.

Quels sont les frameworks d'intelligence artificielle les plus populaires que vous apprendrez dans ce bootcamp ?

Dans le Bootcamp Ingénieur en IA, vous acquerrez une expérience pratique des outils et des frameworks les plus utilisés dans le secteur de l'IA. Ceux-ci incluent :

• Python – le langage incontournable pour le développement de l'IA et du ML
• NumPy et Pandas – essentiels pour la manipulation et l'analyse des données
• Keras et TensorFlow – des frameworks puissants pour la création et l'entraînement de modèles d'apprentissage profond
• SQL – pour la gestion et l'interrogation de données structurées

Ces outils sont indispensables au développement d'applications d'IA concrètes et vous permettront d'acquérir les compétences pratiques nécessaires pour mener une carrière réussie dans le domaine de l'intelligence artificielle.

Quels sont les principaux défis communs à l'intelligence artificielle ?

L'intelligence artificielle est confrontée à plusieurs défis majeurs :

Manque de données propres et structurées :

Les systèmes d'IA ont besoin d'énormes quantités de données de haute qualité et bien étiquetées pour fonctionner efficacement. Cependant, la collecte de telles données est difficile en raison de leur nature non structurée, incohérente ou incomplète. De plus, les réglementations strictes en matière de confidentialité des données dans de nombreuses régions limitent l'accès aux ensembles de données utilisables.

Pénurie de talents qualifiés :

À mesure que la technologie de l'IA évolue rapidement, le fossé se creuse entre le rythme de l'innovation et la disponibilité de professionnels possédant l'expertise requise. Le secteur a un besoin urgent de personnes formées capables de développer, de maintenir et d'optimiser les systèmes d'IA.

Ces défis continuent de façonner la trajectoire de l'adoption et du développement de l'IA dans tous les secteurs.

Qui peut devenir ingénieur en intelligence artificielle ?

Toute personne passionnée par la réflexion analytique et la résolution logique de problèmes peut mener une carrière réussie dans le domaine de l'IA. Une expérience préalable en programmation ou une formation dans le domaine technologique peut être utile, mais n'est pas une condition sine qua non.

Ce qui compte vraiment, c'est votre volonté d'apprendre. Les compétences telles que la programmation, les mathématiques et les statistiques s'acquièrent toutes par l'apprentissage. Avec un état d'esprit adéquat et un programme d'apprentissage bien structuré, tout le monde peut développer les capacités nécessaires pour réussir en tant qu'ingénieur en IA.

Que pouvez-vous devenir après avoir suivi le bootcamp en IA ?

À l'issue du bootcamp en IA, vous disposerez des compétences et des connaissances nécessaires pour exercer divers rôles dans le domaine de l'intelligence artificielle, notamment :

• Ingénieur en apprentissage automatique – Concevez et déployez des modèles d'apprentissage automatique qui alimentent des applications intelligentes.
• Data scientist – Analysez des données complexes afin d'en tirer des informations exploitables à l'aide de l'IA et d'outils statistiques.
• Ingénieur en IA – Créez et mettez en œuvre des modèles d'IA dans divers secteurs à des fins d'automatisation, de prédiction et d'optimisation.
• Développeur en intelligence d'affaires – Utilisez la modélisation et la visualisation des données pour appuyer les décisions stratégiques.
• Ingénieur en vision par ordinateur – Travaillez sur des applications telles que la reconnaissance faciale, la classification d'images et la détection d'objets.
• Spécialiste en traitement du langage naturel (NLP) – Développez des systèmes d'IA qui comprennent et traitent le langage humain.

Le bootcamp vous prépare à assumer des rôles à fort impact et très demandés dans divers secteurs grâce à des outils concrets et à une formation pratique.

Rôles et responsabilités d'un ingénieur en intelligence artificielle (IA)

Un ingénieur en IA joue un rôle central dans la conception et le déploiement de systèmes intelligents capables d'apprendre et de prendre des décisions. Ses responsabilités incluent généralement :

• Collaborer avec des scientifiques des données et des analystes commerciaux pour comprendre les besoins de l'entreprise et les transformer en solutions d'IA.
• Concevoir et développer des modèles d'apprentissage automatique qui résolvent des problèmes commerciaux spécifiques.
• Tester, valider et optimiser les modèles d'IA pour garantir leur précision et leurs performances.
• Déployer les modèles dans des environnements de production et les intégrer à des applications.
• Convertir les modèles d'apprentissage automatique en API afin qu'ils puissent être facilement accessibles et utilisés par d'autres systèmes.
• Surveiller les systèmes d'IA en production pour vérifier leurs performances, détecter les erreurs et identifier les besoins de réentraînement.
• Se tenir au courant des dernières avancées en matière de cadres, de bibliothèques et de bonnes pratiques dans le domaine de l'IA.

Les ingénieurs en IA comblent le fossé entre l'analyse avancée et la mise en œuvre pratique, faisant de l'automatisation basée sur les données une réalité pour les entreprises.

Ce bootcamp est-il vraiment adapté aux débutants ?

Absolument ! Environ 70 à 80 % des apprenants qui rejoignent notre bootcamp de développement back-end ont peu ou pas d'expérience en codage. Contrairement à de nombreux programmes qui se disent adaptés aux débutants mais qui présentent néanmoins des défis initiaux tels que des tests de codage ou des évaluations techniques, nous supprimons ces obstacles. Notre objectif est de vous guider dès le début. Ce Bootcamp a été soigneusement conçu en collaboration avec des professionnels du secteur afin d'aider les apprenants, quel que soit leur niveau de départ, à acquérir des compétences pratiques et opérationnelles en développement et à se lancer en toute confiance dans une carrière dans le domaine des technologies.

Que se passe-t-il si je trouve le Bootcamp trop difficile et que je dois abandonner ?

Si vous trouvez le Bootcamp difficile, n'hésitez pas à contacter notre équipe d'assistance. Nous sommes là pour vous aider et ferons tout notre possible pour vous guider dans les moments difficiles et vous permettre d'avancer en toute confiance. N'oubliez pas que la maîtrise des compétences en développement demande du temps et des efforts. Si tout le monde peut apprendre à coder, la persévérance et la volonté de progresser sont toutefois essentielles pour réussir.