Formation Fast Track to IA, Algorithmes & techniques du développeur IA Mixte : présentiel / à distance

• Concevoir et implémenter des algorithmes IA avancés (ML & Deep Learning)
• Optimiser les performances et la robustesse des modèles
• Évaluer, interpréter et valider les résultats de manière rigoureuse
• Intégrer des modèles IA dans des workflows applicatifs et reproductibles

• Maîtrise de Python et bibliothèques scientifiques (NumPy, Pandas, Matplotlib)
• Connaissances en Machine Learning et Deep Learning
• Accès à un environnement Python avec TensorFlow, PyTorch et scikit-learn

Jour 1 – Algorithmes avancés et optimisation

Session du matin :

• Revue des algorithmes IA classiques et avancés
• Algorithmes supervisés et non supervisés
• Optimisation et régularisation des modèles

Session de l'après-midi :

• Implémentation d'algorithmes en Python
• Techniques de feature engineering et sélection avancée
• Optimisation des hyperparamètres et validation croisée

TP / Exercice : Implémentation et optimisation d'un algorithme de classification complexe sur un dataset réel. Livrable : notebook Python avec modèles optimisés et métriques détaillées.

Points clés & takeaways :

• Maîtrise des algorithmes avancés et techniques d'optimisation
• Capacité à implémenter des modèles performants
• Compétence en validation et évaluation rigoureuse

Jour 2 – Deep Learning et intégration applicative

Session du matin :

• Techniques avancées de Deep Learning : réseaux convolutifs, récurrents et transformers
• Régularisation, dropout et batch normalization
• Évaluation des modèles et interprétabilité

Session de l'après-midi :

• Déploiement de modèles IA dans des applications concrètes
• Pipelines et workflows reproductibles
• Cas pratique complet : construction et intégration d'un modèle IA

TP / Exercice : Projet final : implémentation d'un modèle IA avancé et intégration dans un workflow applicatif. Livrable : notebook complet avec rapport synthétique et visualisations.

Points clés & takeaways :

• Capacité à concevoir des modèles IA avancés et performants
• Maîtrise de l'intégration applicative et workflow reproductible
• Compétence à analyser, interpréter et communiquer les résultats

Docaposte Institute propose plusieurs dispositifs pédagogiques adaptés aux apprenants :

• Formation en présentiel
• En groupe (inter-entreprises ou intra-entreprise)
• En individuel (monitorat)
• En journée ou en cours du soir (sur demande spécifique)
• Formation en distanciel
• Distanciel synchrone
• Distanciel asynchrone

• Apports des connaissances communes.
• Mises en situation sur le thème de la formation et des cas concrets.
• Méthodologie d'apprentissage attractive, interactive et participative.
• Equilibre théorie / pratique : 60 % / 40 %.
• Supports de cours fournis au format papier et/ou numérique.
• Ressources documentaires en ligne et références mises à disposition par le formateur.
• Pour les formations en présentiel dans les locaux mis à disposition, les apprenants sont accueillis dans une salle de cours équipée d'un réseau Wi-Fi, d'un tableau blanc ou paperboard. Un ordinateur avec les logiciels appropriés est mis à disposition (le cas échéant).

En amont de la formation :

• Recueil des besoins des apprenants afin de disposer des informations essentielles au bon déroulé de la formation (profil, niveau, attentes particulières...).
• Auto-positionnement des apprenants afin de mesurer le niveau de départ.

Tout au long de la formation : 

• Évaluation continue des acquis avec des questions orales, des exercices, des QCM, des cas pratiques ou mises en situation...

A la fin de la formation : 

• Auto-positionnement des apprenants afin de mesurer l'acquisition des compétences.
• Evaluation par le formateur des compétences acquises par les apprenants.
• Questionnaire de satisfaction à chaud afin de recueillir la satisfaction des apprenants à l'issue de la formation.
• Questionnaire de satisfaction à froid afin d'évaluer les apports ancrés de la formation et leurs mises en application au quotidien.

• Admission sans disposition particulière