Mathématiques pour l'IA

Algèbre linéaire, calcul différentiel, probabilités et statistiques descriptives appliquées à l'IA.

Python & Data Science

Python avancé, NumPy, Pandas, Matplotlib et Seaborn pour l'analyse et la visualisation de données.

Machine Learning

Régression, classification, clustering, arbres de décision, SVM et Random Forest avec Scikit-learn.

Deep Learning

Réseaux de neurones convolutifs (CNN), réseaux récurrents (RNN/LSTM), optimisation et régularisation.

NLP & Traitement du Texte

Tokenisation, embeddings, transformers, BERT et utilisation d'APIs de modèles de langage (LLM).

Vision par Ordinateur

Détection d'objets, segmentation d'images, reconnaissance faciale avec OpenCV et YOLO.

Déploiement de Modèles IA

MLOps, création d'APIs IA avec FastAPI, déploiement sur le cloud et monitoring de modèles en production.

Projet de fin de formation

Conception et livraison d'une application IA complète répondant à une problématique métier réelle.