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Maîtrisez le
Machine Learning
& Deep Learning

Formation intensive de 3 jours, théorique et pratique. Apprenez à construire des modèles ML/DL avec Python, Scikit-Learn et PyTorch. En présentiel ou à distance.

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3 Jours de formation
70% Pratique
10+ Ans d'expertise
formation_ml.py
import torch
import torch.nn as nn
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Construire un réseau de neurones
class MonModele(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(784, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 10)
        )

# Entraîner le modèle
model = MonModele()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
print("Formation terminée !") # ✓
Notre approche

Une pédagogie pensée pour les professionnels

Chaque concept est immédiatement mis en pratique pour garantir une assimilation rapide et durable.

📚

Théorie accessible

Les algorithmes et la méthodologie sont expliqués de façon intuitive, avec des schémas clairs. Pas besoin d'un doctorat en maths pour comprendre.

💻

Pratique intensive

70% du temps est consacré à la pratique. Vous codez en Python avec de vrais jeux de données sur des cas concrets en entreprise.

📦

Code réutilisable

Repartez avec un ensemble de notebooks Jupyter documentés, prêts à être adaptés à vos propres problématiques métier.

🎯

Projets bout-en-bout

De la collecte des données au déploiement du modèle, vous apprenez le workflow complet d'un projet en Machine Learning.

👥

Petits groupes

Des sessions en petits groupes pour un suivi personnalisé. Le formateur s'adapte à votre niveau et vos problématiques.

🚀

Technologies actuelles

Python, Scikit-Learn, PyTorch, pandas, NumPy, Matplotlib... Les outils utilisés en production par les data scientists.

Programme détaillé

3 jours pour maîtriser le ML & DL

Un programme progressif qui vous emmène des fondamentaux jusqu'aux réseaux de neurones avancés.

Jour 1

Fondamentaux & Premier Projet ML

  • Introduction à Python pour la Data Science
  • Jupyter Notebook, NumPy et pandas
  • Analyse exploratoire de données (EDA)
  • Fondamentaux du Machine Learning
  • L'API Scikit-Learn : fit, predict, evaluate
  • Projet ML complet de A à Z
Python NumPy pandas Scikit-Learn Matplotlib
Jour 2

Algorithmes & Évaluation

  • Métriques de performance (accuracy, F1, AUC...)
  • Comment les algorithmes "apprennent"
  • Classification : SVM, Random Forest, Gradient Boosting
  • Régression : linéaire, polynomiale, régularisée
  • Clustering : K-Means, DBSCAN
  • Réduction de dimension : PCA, t-SNE
Scikit-Learn XGBoost Seaborn
Jour 3

Deep Learning avec PyTorch

  • Réseaux de neurones : du perceptron au deep learning
  • PyTorch : Tensors, Autograd, nn.Module
  • Construire des architectures : Dense, CNN, RNN
  • Transfer Learning avec des modèles pré-entraînés
  • Entraîner et surveiller l'apprentissage (TensorBoard)
  • Architectures avancées : ResNet, Autoencoders, GANs
PyTorch torchvision TensorBoard Hugging Face
Objectifs pédagogiques

Ce que vous saurez faire après la formation

À l'issue des 3 jours, vous aurez acquis les compétences techniques et méthodologiques pour mener à bien un projet de Machine Learning en entreprise.

✓

Comprendre les concepts fondamentaux du ML et du DL et savoir les appliquer à des problèmes concrets

✓

Maîtriser le processus bout-en-bout d'un projet ML : collecte, exploration, entraînement, évaluation

✓

Connaître les algorithmes supervisés et non-supervisés les plus utilisés en production

✓

Utiliser Scikit-Learn et PyTorch pour construire et entraîner des modèles

✓

Construire et entraîner des réseaux de neurones (Dense, CNN, RNN) avec PyTorch

✓

Analyser un jeu de données et automatiser une tâche métier répétitive grâce au ML

Public & Prérequis

À qui s'adresse cette formation ?

👤 Public visé

  • Ingénieurs souhaitant monter en compétences en IA
  • Managers techniques voulant comprendre les enjeux du ML
  • Développeurs souhaitant se reconvertir en Data Science
  • Data Analysts voulant évoluer vers le Machine Learning
  • Toute personne curieuse du ML/DL ayant les prérequis

📝 Prérequis

  • Notions de programmation (idéalement Python)
  • Bases en mathématiques : statistiques, algèbre linéaire
  • Un ordinateur portable avec Docker Desktop installé
  • Motivation et curiosité pour l'intelligence artificielle
Tarifs

Choisissez votre format

Formation de 3 jours incluant le support de cours et l'ensemble du code source.

A distance

Distanciel

1 450€ HT

Par participant - 3 jours

  • ✓ Visioconférence interactive
  • ✓ Support de formation PDF
  • ✓ Code source complet
  • ✓ Notebooks Jupyter
  • ✓ Accès aux ressources post-formation
Réserver
En présentiel

Avignon

1 650€ HT

Par participant - 3 jours

  • ✓ Tout le contenu du distanciel
  • ✓ Déjeuners inclus
  • ✓ Salle de formation équipée
  • ✓ Échanges directs avec le formateur
  • ✓ Aide hébergement sur demande
Réserver
Sur mesure

Intra-entreprise

Sur devis

Formation dans vos locaux

  • ✓ Formation dans vos locaux
  • ✓ Programme adaptable
  • ✓ Cas pratiques sur vos données
  • ✓ Jusqu'à 10 participants
  • ✓ Suivi post-formation
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Ressources

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FAQ

Questions fréquentes

Les réponses aux questions les plus courantes sur notre formation.

Que se passe-t-il après une demande de réservation ? ▼
Nous vous envoyons une convention de formation qui fait office de contrat. Elle est à rendre signée et un acompte de 50% est requis pour valider la réservation. La formation est confirmée une fois l'acompte reçu.
Est-il nécessaire d'avoir un PC ? ▼
Oui, un ordinateur portable est indispensable car la formation laisse une large place à la pratique. Vous coderez directement pendant les sessions sur vos propres machines.
Comment configurer mon PC avant la formation ? ▼
Il vous sera simplement demandé d'installer Docker Desktop avant le début de la formation. Un guide d'installation vous sera envoyé avec la confirmation de réservation. Tout l'environnement de développement (Python, librairies, notebooks) sera fourni via un conteneur Docker.
Est-il possible de réaliser la formation dans nos locaux ? ▼
Bien sûr ! Il suffit de nous communiquer vos disponibilités, le nombre de participants et votre localisation via le formulaire de contact. Un devis personnalisé vous sera transmis dans les plus brefs délais. Le programme peut être adapté à vos besoins spécifiques.
Quel est le niveau requis en programmation ? ▼
Des notions de base en programmation sont suffisantes (boucles, conditions, fonctions). Une connaissance de Python est un plus mais n'est pas obligatoire : le premier jour inclut une introduction à Python et ses bibliothèques scientifiques.
Y a-t-il un suivi après la formation ? ▼
Oui, vous repartez avec l'intégralité du code source et des notebooks Jupyter utilisés pendant la formation. Vous aurez également accès à des ressources complémentaires pour continuer à progresser de manière autonome.
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Que vous soyez un professionnel souhaitant monter en compétences ou une entreprise cherchant à former vos équipes, nous vous accompagnons pour trouver la formule adaptée à vos besoins.

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