Intelligence artificielle – Apprentissage machine (machine learning)

NOTE IMPORTANTE :

* Vous ne répondez pas aux critères d’admissibilité exigés par Services Québec mais vous souhaitez tout de même vous inscrire à cette formation? Inscrivez-vous à notre groupe à prix régulier.

Objectifs

Ce cours s’adresse aux passionnés de technologies de pointe. Le cours a pour but de donner aux étudiants la capacité de programmer des algorithmes d’apprentissage machine (machine learning).  Ce cours permet de voir certaines techniques des trois grandes familles d’apprentissage machine, soit l’apprentissage supervisée, l’apprentissage non supervisée, et l’apprentissage par renforcement.  À la fin de ce cours, l’étudiant aura la capacité de préparer les données à l’intelligence artificielle (chargement nettoyage et normalisation), et de programmer des solutions à base d’IA aux problèmes suivants :  classification de données, prédictions sur les données, optimisation de données, regroupement de données similaires, analyse de l’importance des variables, apprentissage de données par simulations, réduction de dimensionnalité de données, traitement naturel du langage, et autres. Le tout, dans un contexte applicable spécialement dans une entreprise et par un non-spécialiste de l’IA.

Contenu

Cours 1: Survol du cours et discussions

  • L’apprentissage machine
  • Présentation : IA dans votre entreprise
  • Questions, présentation des étudiants et discussions
  • Révision du langage Python

Cours 2: Concepts ML

  • Connexionnisme vs symbolisme
  • Symbolisme – Prolog
  • Préparer les données (Pandas)
  • Préparer les données (Normalisation)
  • Révision du langage Python

Cours 3 : Apprentissage supervisé

  • Apprentissage supervisé
  • Régression linéaire (Google slide)
  • Régression linéaire – Scikit-learn (Colab)

Cours 4: Apprentissage supervisé

  • Percepton et MLP (Slides)
  • Perceptron et MLP (Colab)
  • MLP – Scikit-learn (Colab)

Cours 5: Apprentissage supervisé

  • Réseaux bayesiens
  • Decision tree
  • Random Forest

Cours 6: Apprentissage supervisé

  • La logique floue
  • Scykit-Fuzzy
  • SVM  (Slide)
  • SVM  (Colab)

Cours 7: Apprentissage non supervisé

  • Apprentissage non supervisé
  • Clustering (K-Means)
  • Réduction de dimensionalité (PCA)

Cours 8: Apprentissage non supervisé

  • Algorithmes génétiques (Prezi)
  • Complément Google Slides – Algo génétiques
  • Algorithme génétique (Colab)

Cours 9: Apprentissage par renforcement

  • Apprentissage par renforcement
  • Processus de décision de Markov (MDP)
  • Q Learning
  • Q Learning et Gym

Cours 10: NLP – Natural Language Processing

  • NLP
  • AIML – Artificial Intelligence Markup Language.
  • BERT

Cours 11: Évaluation des performances

  • Les pièges du machine learning.
  • Évaluation des performances.
  • Cross-Validation
  • Grid Search et Pipeline
  • Programmation par comportement

Cours 12 : Théories IA complémentaires

  • Présentation (Prezi) IA et Éthique
  • Présentation (Prezi) IA symbolique

Cours 13 : Théories IA complémentaires

  • Présentation (Prezi) IA du futur
  • Présentation (Prezi) « Peut-on fabriquer un robot conscient? »

Cours 14 : Théories IA complémentaires

  • IA Quantique
  • R – Démo
  • Présentation (Prezi) Alan Turing
  • Présentation AI2
  • Présentation de publications.
  • Orange

Cours 15 : Présentations

Public cible

Le cours s’adresse à des gens déjà initiés à la programmation, peu importe le langage utilisé.

Conditions d'admission

  • Connaissance en programmation, peu importe le langage utilisé,  ou
  • Avoir suivi le cours : Initiation à la programmation Python et à l’intelligence artificielle.

Méthodes d'enseignement

Présentations magistrales des sujets par l’enseignant. Exercices pratiques.

Formateur

Le démarrage des cours est conditionnel à un nombre suffisant d’inscriptions. Les dates peuvent varier. Vous serez avisé des changements s’il y a lieu. Certaines conditions s’appliquent pour les formations de courte durée financées par Services Québec.

NOUVELLE FORMATION

INSCRIPTION

Un groupe sera planifié sous peu, nous vous invitons à vous inscrire sur la liste d'intérêt pour obtenir l'information lorsque la formation sera disponible.

S'inscrire à la liste d'intérêt

Pour information :

Service à la clientèle
819 376-1721, poste 2190
services.entreprises@cegeptr.qc.ca

Cette formation est offerte à un taux horaire de 5 $ grâce à la contribution financière de Services Québec. Pour bénéficier de ce tarif, les personnes doivent résider ou travailler en Mauricie en plus de répondre à l’un ou l’autre des critères suivants :

  • Être en emploi ou travailleur autonome à raison de plus de 20 heures hebdomadaires et s’inscrire à un cours en lien avec l’emploi actuel ou qui permet d’élargir son champ de compétences;
  • Être travailleur saisonnier en arrêt de travail, mais ayant maintenu un lien d’emploi.

Situations particulières:

  • Les personnes sans emploi référées à la suite d’une évaluation et d’une recommandation d’un agent d’aide à l’emploi de Services Québec.

Les personnes suivantes peuvent s’inscrire, mais devront débourser le coût réel du cours :


  • Les travailleurs et travailleuses provenant des secteurs publics et parapublics (ministères fédéral et provincial, réseau de la santé et des services sociaux, les sociétés d’État et de l’éducation).
  • Les administrations municipales (villes, municipalités, MRC, sociétés de développement économique, sociétés de transport, corporation culturelle, etc.);
  • Les organismes parapublics provinciaux et fédéraux (Investissement-Québec, Hydro-Québec, Salon de jeux, SEPAQ, Parc Canada, etc.);
  • Les établissements de formation privés et publics (centres de services scolaires, écoles, collèges, universités, etc.);
  • Les CIUSSS, CISSS, GMF et autres organismes relevant du réseau de la santé et des services sociaux;
  • Les travailleurs et travailleuses provenant d’une entreprise ou d’un organisme dont les activités pourraient porter à controverse et avec lesquelles le ministère ne peut être associé (ex : caractère religieux, production de cannabis à des fins récréatives, débit de boisson, etc.);
  • Les personnes ayant un statut d’étudiant.
  • Les personnes ayant un statut d’étudiant.

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