Intelligence Artificielle & Machine Learning
Construisez des modèles d'IA pour la classification et l'analyse de données scientifiques.
Présentation
Allez plus loin que l'analyse classique : apprenez à construire, entraîner et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle, avec une attention particulière aux données biologiques et à l'imagerie médicale (dans un cadre de recherche).
Objectifs pédagogiques
- ✓ Comprendre les grandes familles d'algorithmes de machine learning
- ✓ Préparer et structurer des données pour l'entraînement
- ✓ Entraîner et évaluer des modèles de classification et de régression
- ✓ Découvrir le deep learning pour l'analyse d'images
- ✓ Interpréter les résultats et leurs limites dans un cadre éthique
Public concerné
Chercheurs et data analysts souhaitant intégrer l'IA dans leurs travaux.
Prérequis
Bases de Python (niveau formation « Python pour la Data Science ») requises.
Programme détaillé
- Apprentissage supervisé vs non supervisé
- Préparation et division des données (train/test)
- Sur-apprentissage et validation croisée
- Classification (arbres, forêts, SVM)
- Régression et scoring
- Métriques d'évaluation (précision, rappel, AUC)
- Réseaux de neurones : principes
- Analyse d'images (ex. imagerie médicale) en recherche
- Outils : Keras / PyTorch (panorama)
- Biais, interprétabilité et limites des modèles
- Cadre : outil de recherche, pas un diagnostic médical
- Projet fil rouge sur un jeu de données ouvert
Méthodes pédagogiques
Alternance d'apports théoriques et d'exercices pratiques sur cas réels. Support de cours fourni.
Modalités d'évaluation
Évaluation continue par exercices et quiz. Attestation de fin de formation remise à chaque participant.
Financement
Formation finançable par votre employeur, OPCO ou organisme de recherche. Devis sur demande.
Accessibilité
Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Contactez-nous pour adapter le parcours.
⚠ Outil de recherche, pas un diagnostic
Les modèles vus en formation sont des outils d'aide à la recherche. Ils ne constituent pas un diagnostic médical.
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