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ou distanciel","-   Professionnels ou techniciens IT souhaitant comprendre les concepts de l’IA et du Deep Learning. \n-   Chefs de projet, analystes de données ou décideurs souhaitant évaluer les apports de ces technologies. \n-   Développeurs, data scientists et ingénieurs débutants dans le domaine de l’IA.","-   Culture informatique générale (système d’exploitation, terminaux, notion de programme). \n-   Connaissances de base en mathématiques (notions simples de statistique et d’algèbre) facilitent la compréhension des concepts (Non obligatoire). \n-   Une première expérience avec Python et les librairies de données (NumPy, Pandas) est recommandée pour la mise en pratique.  ","-   Situer l’intelligence artificielle, le machine learning et le deep learning dans le paysage actuel des technologies.  \n-   Comprendre les principes de base des réseaux neuronaux artificiels (architecture, apprentissage, optimisation). \n-   Découvrir les outils et bibliothèques majeurs du deep learning (TensorFlow, PyTorch, éventuellement Keras).  \n-   Expliquer les cas d’usage typiques (classification, reconnaissance d’images, traitement du langage). \n-   Comparer les outils selon leurs forces et limites pour des projets concrets.  ","--day1--\n\n  \n\n## Concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle \n\n-   Définitions : intelligence artificielle, machine learning, apprentissage profond.  \n-   Histoire et évolution des réseaux neuronaux. \n-   Panorama des enjeux et domaines d’application (vision par ordinateur, NLP, prédiction, etc.). \n-   Présentation des principaux frameworks (TensorFlow, PyTorch, Caffe, Keras).  \n\n--break--\n\n  \n\n## Premiers pas dans l’écosystème Deep Learning \n\n-   Installation et configuration de l’environnement (Python, Jupyter Notebooks, bibliothèques). \n-   Structures de données : tenseurs, matrices, vecteurs et leur rôle dans les calculs.  \n-   Premières opérations avec TensorFlow ou PyTorch (création et manipulation de tenseurs). \n-   Analyse des différences d’approche entre frameworks.  \n\n--day2--\n\n## Réseaux neuronaux artificiels \n\n-   Comprendre un neurone artificiel, fonctions d’activation, couches, loss et optimisation.  \n-   Construction d’un modèle simple (régression/logistic) avec TensorFlow ou PyTorch. \n-   Processus d’apprentissage : forward pass, backpropagation et mise à jour des poids.  \n\n--break--\n\n  \n\n## Cas pratiques de Deep Learning \n\n-   Classification d’images de base (jeu de données simplifié). \n-   Visualisation des courbes d’apprentissage et évaluation de la performance. \n-   Introduction au traitement de texte (exemples simples NLP). \n-   Comparaison des implémentations entre TensorFlow et PyTorch.  \n\n--day3--\n\n  \n\n## Approfondissement des architectures \n\n-   Introduction aux architectures avancées : réseaux convolutifs (CNN) pour l’imagerie, réseaux récurrents (RNN) pour les séquences.  \n-   Concepts de bases sur auto-encodeurs et transfert d’apprentissage.  \n-   Points forts et limites des modèles de deep learning selon les contextes projet.  \n\n--break--\n\n  \n\n## Synthèse et perspectives \n\n-   Atelier de réflexion : choix d’outils et stratégies selon un cas métier. \n-   Revue des bonnes pratiques d’implémentation et de déploiement (notions d’intégration, visualisation, tests).  \n-   Évaluation des acquis et ressources pour aller plus loin (apprentissage de modèles plus complexes, frameworks émergents). \n-   Discussion ouverte sur l’IA éthique et les implications professionnelles.","Nos formations, équilibrées entre théorie (50%) et pratique (50%), offrent un apprentissage interactif grâce à des méthodes variées comme les travaux pratiques, les mises en situation et les démonstrations. Des QCM réguliers assurent le suivi des acquis.\n\nVariables suivant les formations, les moyens techniques mis en oeuvre sont :\n\nOrdinateurs Mac ou PC, connexion internet fibre, tableau blanc ou écran (pour le distanciel).\n\nEn cas de formation intra sur site externe à Le Code, le client s'assure et s'engage également à avoir toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires\n\n(équipements informatiques...) au bon déroulement de l'action de formation visée conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué","Les supports pédagogiques sont remis aux stagiaires sous format numérique et/ou papier selon les modalités de la formation.\n\n  \n\nIls comprennent des supports de cours, des présentations, des fiches pratiques, des études de cas, des exercices applicatifs ainsi que des QCM d’entraînement selon la formation. (adapté au choix du formateur)\n\n  \n\nLes formations s’appuient sur des moyens techniques adaptés : ordinateurs, logiciels professionnels, connexion internet, écran ou vidéoprojecteur, ainsi que des outils collaboratifs et de visioconférence pour les formations à distance.\n\n  \n\nL’ensemble des supports pédagogiques est accessible pendant et après la formation afin de favoriser l’appropriation et la mise en pratique des compétences acquises.","En amont de la formation, un recueil des besoins permet de récolter des informations sur le stagiaire et ses attentes. L’évaluation se fait en cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques. En fin de formation, par un questionnaire d’auto-évaluation et/ou un examen.\n\nUn suivi de qualité est effectué grâce à nos sessions en groupe restreint (entre 2 et 9 participants maximum). Le stagiaire émargera par demi-journée et recevra une attestation de formation.","Nous informons l'ensemble de nos clients et stagiaires que nous sommes dans la capacité d’adapter les sessions selon les handicaps et les situations spécifiques. Nous nous engageons à répondre à toutes vos demandes sous un délai de 48h\n\nouvré.","Si l’une de nos formations vous intéresse, contactez-nous au +33 4 93 65 34 24 ou à l’adresse mail contact@m2g-intellect.fr. Selon votre besoin et vos attentes, nous organiserons un échange téléphonique avec le formateur pressenti afin d’adapter la\n\nformation et ses modules, puis nous vous adresserons un devis.\n\nLes dates de la formation seront à convenir sous 30 jours maximum.",1,null,"21.00","IA-DP","2026-04-03T09:41:20+00:00","2026-02-02T14:08:26+00:00","2445.00",{"id":613,"name":467,"slug":468},"/api/themes/1bfd6e41-c2b0-4813-a29b-c9e1c486b5d0",{"id":615,"label":616,"domain":617},"/api/training_specialities/163","326 - Informatique, traitement de l’information, réseaux de transmission des données",{"label":618},"32 - Communication et information",[620,623],{"id":621,"name":622},"7732139d-6025-4fde-b145-39298ced3408","MENUFEATURED",{"id":624,"name":625},"1820ec90-eef0-49fc-8c26-44a718b1bd71","MISENAVANT",{"desc-accroche":627,"Description":628,"icon-color":629,"icon-name":630,"code-langage":631,"code-snippet":632,"courte-description":633,"titre-accroche":634},"Comprenez les concepts clés du Machine Learning et du Deep Learning, et apprenez à entraîner vos premiers modèles avec TensorFlow, Keras et PyTorch à travers des cas pratiques concrets.","Cette formation vous offre une introduction complète à l'intelligence artificielle et au Deep Learning, pensée pour les développeurs et profils techniques souhaitant monter en compétences sur ces sujets. Vous commencerez par acquérir les bases théoriques : différences entre IA, Machine Learning et Deep Learning, fonctionnement des réseaux de neurones, notions de rétropropagation et de fonctions d'activation. Vous passerez ensuite à la pratique en prenant en main les frameworks les plus utilisés : TensorFlow, Keras et PyTorch. À travers des exercices progressifs (classification d'images, analyse de texte, régression), vous apprendrez à préparer vos données, construire une architecture de réseau adaptée, entraîner un modèle et évaluer ses performances. Aucune expertise mathématique poussée n'est requise : les concepts sont vulgarisés et illustrés par du code.","#7B1FA2","mdi:brain","python","import tensorflow as tf\nfrom tensorflow import keras\n\nmodel = keras.Sequential([\n\tkeras.layers.Dense(128, activation='relu'),\n\tkeras.layers.Dropout(0.3),\n\tkeras.layers.Dense(10, activation='softmax')\n])\n\nmodel.compile(\n\toptimizer='adam',\n\tloss='sparse_categorical_crossentropy',\n\tmetrics=['accuracy']\n)\n\nmodel.fit(X_train, y_train, epochs=10)","Cette formation vous permettra de comprendre les fondamentaux de l'IA et du Deep Learning, et de prendre en main TensorFlow, Keras et PyTorch à travers des cas pratiques progressifs.","Découvrez les fondamentaux de l'intelligence artificielle et prenez en main les outils incontournables du Deep Learning","\u003Cpre class=\"hljs\">\u003Ccode class=\"language-python\">\u003Cspan class=\"hljs-keyword\">import\u003C/span> tensorflow \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">as\u003C/span> tf\n\u003Cspan class=\"hljs-keyword\">from\u003C/span> tensorflow \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">import\u003C/span> keras\n\nmodel = keras.Sequential([\n\tkeras.layers.Dense(\u003Cspan class=\"hljs-number\">128\u003C/span>, activation=\u003Cspan class=\"hljs-string\">'relu'\u003C/span>),\n\tkeras.layers.Dropout(\u003Cspan class=\"hljs-number\">0.3\u003C/span>),\n\tkeras.layers.Dense(\u003Cspan class=\"hljs-number\">10\u003C/span>, activation=\u003Cspan class=\"hljs-string\">'softmax'\u003C/span>)\n])\n\nmodel.\u003Cspan class=\"hljs-built_in\">compile\u003C/span>(\n\toptimizer=\u003Cspan class=\"hljs-string\">'adam'\u003C/span>,\n\tloss=\u003Cspan class=\"hljs-string\">'sparse_categorical_crossentropy'\u003C/span>,\n\tmetrics=[\u003Cspan class=\"hljs-string\">'accuracy'\u003C/span>]\n)\n\nmodel.fit(X_train, y_train, epochs=\u003Cspan class=\"hljs-number\">10\u003C/span>)\u003C/code>\u003C/pre>",1778426024553]