[FR] Cours de Certification Ingénieur Associé en IA

Faites passer vos compétences en IA au niveau supérieur avec le Cours de genesys cloud developer certification gc gcd exam prep 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 avancés

Que 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.

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