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Intelligence artificielle et apprentissage automatique : application en sciences des données, sciences pour l’ingénieur
Artificial intelligence and machine learning : applications in data science, engineering

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Inter entreprises

21 heures + 7 heures optionnelles
1270 € plus 300 euros la journée optionnelle

La formation peut être donnée en Français ou en Anglais

Dates de formation

Référence DAE18-0666A :
du 15/04/2019 au 18/04/2019

Référence DAE18-0666B :
du 04/06/2019 au 07/06/2019

Dates : différentes périodes sont possibles : du 15 au 17 avril 2019 + 18 avril 2019 optionnel et du 4 au 6 juin 2019 + 7 juin 2019 optionnel

Lieu de la formation

Faculté de physique et d'ingénierie

3-5 rue de l’Université,
67000 Strasbourg
France

Renseignements & inscriptions

Diane ABELÉ

21 Rue du Maréchal Lefebvre 67100 Strasbourg, France
03 68 85 49 30

Sauf le vendredi après-midi

03 68 85 49 29
abele@unistra.fr

Compétences à l'issue de la formation

  • Comprendre les concepts théoriques et pratiques de l’Intelligence Artificielle et savoir mettre en œuvre ces techniques
  • Savoir prendre en compte les nouvelles contraintes techniques liées à la digitalisation des signaux et collectes de données numériques
  • Savoir élaborer des indicateurs (features) et modèles (patterns)
  • Savoir développer des outils de diagnostic, de supervision, de régression, de classification

Personnes concernées

Tout public souhaitant avoir une première expérience dans la mise en œuvre et l’utilisation de l’intelligence artificielle et du machine learning pour des applications en traitement des données, en ingénierie.On peut citer par exemple : chefs de projets « data » et data-manager, membre d’équipes de services informatiques, webmarketers, opérateurs de marketing digital, responsables des organisations, chargé d’études décisionnelles, technicien/ingénieur traiteur de signaux, développeur d’outils de diagnostic (pattern recognition, prognostic, clustering, …), technicien/ingénieur usine 4.0, …

Programme

– Introduction et différents concepts en Intelligence artificielle

– Importation des data, organisation, analyse statistique

– Trouver des Patterns naturels dans les data

– Construction de modèles de classification

– Amélioration des modèles prédictifs

– Construction de modèles de régression

– Création de réseaux de Neurones

– Aspects législatifs et notions d’open data

Des exercices guidés sur ordinateur (TP) illustreront la mise en pratique lors de chacun des modules. Cette formation peut être adaptée en fonction des besoins.

La dernière journée, journée optionnelle, est spécifiquement consacrée à un projet tuteuré par groupes (étude de cas).

Pré-requis

La connaissance de base d’un langage de programmation informatique est conseillée, mais pas indispensable.

Méthodes pédagogiques

Alternance de cours et de travaux pratiques, et démonstrations.

Responsables scientifiques

M. Dominique KNITTEL, Professeur à l’Université de Strasbourg

Courriel : dominique.knittel@unistra.fr

M. Patrice WIRA, Professeur à l’Université de Haute Alsace (Mulhouse)

Courriel : patrice.wira@uha.fr

Nature et sanction de la formation

Cette formation constitue une action d’adaptation et de développement des compétences.Elle donne lieu à la délivrance d’une attestation de participation.Une évaluation en fin de formation permet de mesurer la satisfaction des stagiaires notamment concernant l’atteinte des objectifs.This training course is an « action d’adaptation et de développement des compétences » (ref. French law). A certificate of attendance is delivered after the course.  An evaluation measures the trainees’ satisfaction concerning especially the achievement of learning objectives.

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