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- Machine Learning - IA avancée
Formation Machine Learning - IA avancée
Se former aux technologies avancées du Machine Learning et de l’intelligence artificielle
Sur oùFormer, nous avons rassemblé les meilleurs programmes de formation en machine Learning et IA avancée : apprentissage supervisé, réseaux de neurones, modèles prédictifs, traitement du langage, IA générative, MLOps ou encore Cloud AI.
Ces parcours permettent d’aller bien au-delà de l’usage d’outils : ils forment à la conception, l’entraînement et au déploiement de modèles intelligents, capables d’analyser, de prévoir et de s’adapter.
Que vous soyez data scientist, ingénieur, développeur ou chef de projet IA, ces formations vous aideront à renforcer vos compétences techniques, explorer les architectures les plus récentes et comprendre les enjeux éthiques et réglementaires (AI Act, RGPD, Green AI).
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261 places disponibles dans 1 ville, en présentiel ou en distanciel
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oùFormer s'attache à votre satisfaction
Chez oùFormer, notre mission est simple : rendre la formation professionnelle accessible à tous, partour et à tout moment. Nous nous engageons à sélectionner des organismes de formation de qualité pour que vous et vos collaborateurs puissiez vous former simplement
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Le premier portail en France
Nous proposons des places de formation disponibles en temps réel.
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Panorama des formations spécialisées en IA et Data Science avancée
Cet aperçu vous permet de comprendre les objectifs, le contenu et les modalités des formations en Machine Learning et IA avancée proposées sur oùFormer. Vous y trouverez les compétences développées, les publics visés et les formats disponibles avant d’explorer chaque programme en détail.
Objectifs des formations
Ces formations visent à vous faire passer du simple usage de l’intelligence artificielle à sa maîtrise technique.
Les apprenants acquièrent les compétences nécessaires pour :
- comprendre le fonctionnement des algorithmes de Machine Learning et de Deep Learning ;
- concevoir, entraîner et évaluer des modèles prédictifs ;
- manipuler des ensembles de données complexes et les préparer à l’apprentissage ;
- déployer des modèles en environnement cloud ou industriel (MLOps) ;
- intégrer les principes d’éthique, d’explicabilité et de conformité au RGPD et à l’AI Act.
Programme et contenu
Les programmes varient selon les organismes, mais abordent généralement les thématiques suivantes :
- Fondamentaux du Machine Learning : apprentissage supervisé, non supervisé, par renforcement, évaluation de modèles.
- Deep Learning et réseaux de neurones : CNN, RNN, LSTM, Transformers, IA générative.
- Data Science appliquée : feature engineering, analyse exploratoire, visualisation, optimisation.
- Industrialisation et MLOps : gestion du cycle de vie d’un modèle, CI/CD, Docker, Kubernetes, monitoring.
- Enjeux d’éthique et de gouvernance : biais, explicabilité, audit des modèles, durabilité.
Chaque formation combine cours théoriques, cas pratiques et projets réels pour renforcer la mise en situation et la montée en compétences.
Public concerné
Ces formations s’adressent principalement à :
- des professionnels de la data (data scientists, data analysts, data engineers) ;
- des développeurs, ingénieurs et chercheurs souhaitant approfondir leurs connaissances en IA ;
- des chefs de projet, consultants ou responsables innovation souhaitant comprendre les enjeux techniques et stratégiques du Machine Learning.
Un niveau minimum en programmation (Python, SQL) et en statistiques est souvent recommandé. Certains organismes proposent néanmoins des parcours d’introduction avant d’aborder les modules avancés.
Durée et lieu de formation
La durée varie selon le format et le niveau visé :
Formations courtes : de 2 à 5 jours, idéales pour la montée en compétences ciblée ;
Parcours certifiants ou diplômants : de plusieurs semaines à plusieurs mois, incluant des projets encadrés.
Les sessions sont proposées en présentiel dans les grands centres de formation spécialisés ou à distance, via des plateformes interactives ou en visio.
Avis
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bruno richard