Intelligence Artificielle et Science des Données : Défis et concepts

Tarifs

1150 €

Durée

2.5 jours

Dates

Référence DAE21-1118A :
du 21/02/2022 au 23/02/2022

Lieu de la formation

Pôle API

Bd Sébastien Brant,
67400 Illkirch Graffenstaden
France

Renseignements & inscriptions

Diane ABELÉ 03 68 85 49 30

Sauf le vendredi après-midi

Accueil des personnes en situation de handicap

Le Service de la vie universitaire – Mission handicap propose un dispositif d’accueil et d’accompagnement spécifique pour permettre aux personnes en situation de handicap de se former dans les meilleures conditions possibles. Pour en savoir plus

Toute demande d’adaptation peut être étudiée en amont de la formation, en fonction du besoin.

Merci de vous adresser au correspondant handicap du SFC
M. Dominique Schlaefli (dominique.schlaefli@unistra.fr)

Certifications & Homologation

Vos interlocuteurs

Compétences à l'issue de la formation

  • comprendre les défis méthodologiques, technologiques mais aussi sociétaux issus des masses de données.
  • appréhender les principales méthodes mises en œuvre en Science des Données et Intelligence artificielle.
  • identifier les problèmes liés aux données amenées à être manipulées
  • questionner et débattre avec les spécialistes des données chargés de mettre en œuvre des solutions concrètes
Personnes concernées et pré-requis
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  • Toute personne intéressée à comprendre les défis et solutions liés aux masses de données
  • Toute personne souhaitant comprendre les mécanismes et les bénéfices potentiels pour diriger ou gérer la préparation d’un déploiement de solution d’Intelligence Artificielle dans l’Entreprise
  • Décideurs, chefs de projets, consultants techniques
  • La participation à cette formation ne nécessite pas de pré-requis complémentaires.
Programme
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Sciences des Données : Concepts généraux et défis

  • Masses de données et Sciences des données
    • Classification et clustering
    • Enjeux méthodologiques et opérationnels
  • Enjeux sociétaux
    • Opportunités 
    • De nouveaux métiers

Introduction à l’apprentissage supervisé

  • Principes de l’induction
  • Approches classiques (KNN, Arbres de décision, apprentissage Bayésien)
  • Mise en pratique sur des données exemples
  • Présentation de l’apprentissage profond (Deep Learning)

Introduction à l’apprentissage non supervisé

  • Principes du regroupement
  • Approche par partitionnement (Kmeans)
  • Classification hiérarchique ascendante
  • Mise en pratique sur des données exemples
Méthodes pédagogiques
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La première session se déroulera sous forme d’une présentation générale suivie d’un débat permettant de préciser les attendus des stagiaires pour la suite de la formation. En particulier, il permettra de définir les aspects méthodologiques et les classes de données abordées lors des sessions 2 et 3. Les sessions 2 et 3 présenteront une sélection de méthodes classiques avec des démonstrations sur quelques exemples de données. Les mises en pratique se feront sur des logiciels et données libres de droit.

Dans le cadre d’une formation intra-entreprise, les débats porteront principalement sur les problématiques et données de l’entreprise. Les sessions 2 et 3 seront orientées en conséquence. Les mises en pratique pourront avoir lieu en entreprise.

Responsable scientifique
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M. Pierre GANÇARSKI, Professeur des Universités, IUT Robert Schumann, Université de Strasbourg

Courriel : gancarski@unistra.fr

Nature et sanction de la formation
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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 ainsi que l’atteinte des objectifs de formation (connaissances, compétences, adhésion, confiance) selon les niveaux 1 et 2 du modèle d’évaluation de l’efficacité des formations Kirkpatrick.

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