🤖 Intelligence Artificielle : Machine Learning & Deep Learning – 5 projets concrets
Cette formation en ligne vous propose une approche équilibrée 50 % théorie / 50 % pratique pour comprendre les concepts essentiels du Machine Learning et du Deep Learning, puis les appliquer immédiatement à travers 5 projets concrets.
🎯 Chaque notion est expliquée de manière intuitive et progressive, afin de vous permettre de passer rapidement de la compréhension des modèles à leur mise en œuvre dans des cas d’usage réels.
## 🧭 Une pédagogie claire, intuitive et orientée projet
Vous progressez grâce à :
- Des explications théoriques précises et accessibles
- Des applications pratiques guidées pas à pas
- Des projets complets développés de bout en bout
- Des fichiers de travail fournis pour coder dans de bonnes conditions
## 🧠 Programme : 5 projets pour maîtriser IA, ML & DL
### 👤 1) IA de détection de visage
- Comprendre comment un modèle sélectionne les caractéristiques pertinentes d’un visage
- Découvrir les classificateurs en cascade et les paramètres d’optimisation
- Développer une application complète basée sur la détection de visages, jusqu’à un projet de manipulation d’images
### 🖼️ 2) IA de classification d’images
- Comprendre la classification d’images et l’entraînement d’un modèle
- Explorer un algorithme de Machine Learning basé sur la proximité (k plus proches voisins)
- Régler les hyperparamètres et entraîner un modèle sur un dataset de référence
- Construire une IA capable d’assigner une étiquette à une image
### ✍️ 3) IA de reconnaissance d’écriture manuscrite
- Comprendre ce qu’est un réseau de neurones
- Étudier le gradient et la rétropropagation
- Construire un modèle pas à pas et l’entraîner pour reconnaître des chiffres avec une précision croissante
### 📩 4) Détecteur de spam
- Aborder la classification de texte
- Comprendre l’algorithme Naïve Bayes
- Utiliser des techniques de représentation de texte telles que TF-IDF
- Développer un modèle performant pour distinguer spam et e-mail légitime
### 🧑💻 5) IA de reconnaissance faciale
- Découvrir la réduction dimensionnelle
- Tester plusieurs approches classiques de reconnaissance faciale : PCA, LDA et LBP
- Construire une application de reconnaissance faciale capable d’identifier une ou plusieurs personnes sur photo ou vidéo
## 🎓 Ce que vous saurez faire à la fin
À l’issue de cette formation, vous serez capable de :
- Comprendre les notions clés du Machine Learning et du Deep Learning
- Développer et entraîner des modèles sur des cas concrets
- Choisir une approche adaptée selon les données et l’objectif
- Démarrer sereinement vos propres projets IA avec de bonnes bases
## 📌 Informations clés
- 🧩 6 sections – 71 sessions
- ⏱️ Durée totale : 8 h 17
- 📂 Fichiers sources fournis
## 🚀 Objectif final
Vous donner des bases solides et opérationnelles en intelligence artificielle, en combinant compréhension des concepts et réalisation de projets concrets, pour progresser vers des applications IA plus avancées.
