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

• Alternance d'apports théoriques et de mises en pratique contextualisées.
• Progression pédagogique structurée, de la compréhension à la mise en œuvre opérationnelle.
• Pédagogie immersive favorisant une mise en application immédiate des compétences.
• Formation interactive et participative s'appuyant sur des ateliers pratiques, études de cas et échanges collectifs (+ 60 % du temps de formation.)
• Séquences pédagogiques rythmées et évaluations formatives régulières pour renforcer l'ancrage des apprentissages.
• Supports de cours, ressources documentaires et références mis à disposition par le formateur

En amont de la formation (évaluation en ligne dans l'extranet apprenant)

• Recueil des besoins et des attentes des participants.
• Auto-positionnement permettant d'évaluer le niveau initial des apprenants.

Tout au long de la formation

• Évaluations continues réalisées par le formateur travers des questions orales, exercices, QCM, études de cas et mises en situation pratiques.
  
  

À l'issue de la formation (évaluations en ligne dans l'extranet apprenant)

• Auto-positionnement afin de mesurer l'acquisition des compétences visées.
• Validation de l'acquisition des compétences par le formateur
• Questionnaire de satisfaction « à chaud » à l'issue de la formation
• Questionnaire de satisfaction "à froid", 45 jours après la formation afin d'évaluer l'ancrage des acquis et leur mise en application en situation professionnelle.

• Admission sans disposition particulière