Parcours Guidé IA : du Machine Learning aux LLMs
Développez vos compétences en intelligence artificielle et passez à la pratique.
Parcours guidé 100% e-learning pour comprendre, pratiquer et intégrer l’intelligence artificielle, du Machine Learning aux LLMs. Progressez pas à pas avec des projets concrets, grâce à un tutorat hebdomadaire pour vous accompagner à chaque étape.
10 semaines
E-learning avec tutorat en ligne
100% financée
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Développez vos compétences en IA avec un tuteur à vos côtés, à chaque étape
L’intelligence artificielle est aujourd’hui au cœur des transformations numériques. Cette formation vous propose un parcours complet pour comprendre, manipuler et intégrer les technologies d’IA modernes, du Machine Learning aux modèles génératifs (LLMs).
Grâce à un format e-learning enrichi de séances de tutorat hebdomadaires, vous progressez à votre rythme tout en étant accompagné à chaque étape. Vous développez des bases solides et avancez vers des cas d’usage concrets, avec un cadre structurant et un suivi personnalisé.
Le programme
Une montée en compétences progressive pour maîtriser l’IA de bout en bout
Semaine 1
Comprendre l’IA
Objectif : poser des bases solides et comprendre les enjeux réels de l’IA.
Prenez du recul sur l’intelligence artificielle et découvrez son évolution, des premiers modèles aux technologies actuelles.
Au programme :
Histoire et évolution de l’IA
Grandes approches : symbolique, statistique, Machine Learning
Concepts clés : données, modèles, apprentissage
Semaines 2 à 3
Données & préparation
Objectif : apprendre à exploiter la donnée, socle de toute IA.
Travaillez la qualité des données pour garantir la performance des modèles.
Au programme :
Analyse exploratoire des données (EDA)
Nettoyage et structuration
Visualisation et corrélations
Biais, qualité et éthique des données
Semaines 4 à 5
Machine Learning
Objectif : construire vos premiers modèles prédictifs.
Transformez vos données en modèles capables de prédire et classifier.
Au programme :
Apprentissage supervisé et non supervisé
Régression, classification (logistique, KNN, Random Forest)
Clustering (K-Means, DBSCAN)
Feature engineering et évaluation des modèles
Semaines 6 à 7
Réseaux de neurones & Deep Learning
Objectif : comprendre les modèles avancés de l’IA.
Découvrez les mécanismes derrière les systèmes les plus performants.
Au programme :
Perceptron et réseaux multi-couches (MLP)
Fonctionnement des réseaux de neurones
Backpropagation
Architectures : CNN, RNN / LSTM, auto-encodeurs
Semaines 8 à 10
IA générative & LLMs
Objectif : maîtriser les usages modernes de l’IA.
Utilisez les modèles génératifs et intégrez-les dans des cas concrets.
Au programme :
Fonctionnement des LLMs et des transformers
Techniques de prompting (zero-shot, few-shot, chain of thought)
Cas d’usage : génération, résumé, traduction, classification
Enjeux éthiques : biais, hallucinations, RGPD
Intégration d’un LLM dans une application Python
Les pré-requis et conditions
pour nous rejoindre
Pour vous accompagner au mieux dans votre formation et vous permettre de tirer pleinement parti des enseignements, certains prérequis sont indispensables.
Votre état d’esprit
Curiosité pour la data et l’intelligence artificielle
Appétence pour la résolution de problèmes
Motivation à apprendre par la pratique
Votre niveau de maîtrise technique
Bases en programmation (Python recommandé)
Notions de logique et d’algorithmique
Aisance avec l’environnement informatique
Ils nous font confiance
