Prédire et décider avec l’IA

Objectifs

À la fin de cette formation, vous serez capable de :

1. Déterminer la méthode statistique à appliquer.

2. Identifier les méthodes de visualisation pour extraire des données

3. Lire des représentations statistiques.

Description

Au quotidien, nous sommes amenés à interagir avec des données diversifiées. Elles sont omniprésentes. Développer des stratégies pour anticiper leurs évolutions est essentiel. Dans ce module, vous pourrez découvrir des outils et méthodes pour déployer des modèles prédictifs basés sur de l’IA et du machine learning au sein de votre institution.

Format

Enseignement à distance : 30h sur 4 semaines en asynchrone

Prérequis

Avoir des bases dans le machine learning ou en informatique.

Équipement requis

Avoir un ordinateur ou un outil connecté (du type smartphone ou tablette), un logiciel pour la création de présentations et une connexion internet stable.

Evaluation et Certification

Les apprenants en situation de handicap sont invités à se rapprocher de leur gestionnaire administratif (coordonnées dans le contrat de formation) pour une adaptation des modalités d’évaluation.

SAE : L’apprenant réalise trois études de cas. Ces dernières gagnent en complexité en fonction de la montée des compétences. Il analyse les besoins et développe des stratégies en Machine Learning. Enfin, il est amené à adopter une posture réflexive sur son travail (points forts, faiblesses, pistes évolutives).

Accessibilité

Cette formation a été conçue dans l’objectif d’être accessible au plus grand nombre. Les équipes de conception ont suivi les recommandations du référentiel général d’amélioration de l’accessibilité, publié par la Direction Interministérielle du Numérique.

Programme

Semaine 1 : Activité brise-glace et introduction au machine learning (7h30)

- Présentation et objectifs du module

- Jalon : activité brise-glace et exercice de positionnement

- Machine learning : une double perspective

- ML, IA, statistiques, quelles différences ?

- Le système de gestion des données

- Les principes du machine learning

- Données statiques ou dynamiques

Semaine 2 : Cas d’affaires et prédictions (7h30)

- Comprendre les données en machine learning

- Prédire grâce aux données

- La prise de décision en situation incertaine

- Les inférences causales

- Jalon : étude de cas 1

Semaine 3 : Comprendre les données structurées (7h30)

- Comprendre les données

- Lire et représenter des données simples

- Visualiser des données de grande dimension

- L’analyse en composantes principales

- Le clustering

- Jalon : étude de cas 2

Semaine 4 : Visualiser les données non structurées et bilan général (7h30)

- Les K-moyennes : définition et présentation

- Le topic model

- Le topic model méthodes

- Comprendre les données : conclusion

- Ressources pour aller plus loin

- Jalon : étude de cas finale

Équipe pédagogique

Xavier Moulin

Catégories

Directeur du service numérique et d'accompagnement pédagogique de l'Université de Nîmes

Établissements

UniCamp

Université de Nîmes

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Le livret

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Peu importe l'université à laquelle vous êtes rattaché, vous aurez accès aux mêmes contenus que tous les autres apprenants.
Cette répartition a été mise en place pour garantir une équité du traitement administratif et un suivi de qualité pour l’ensemble des participants, sans que cela n’impacte le contenu ou la qualité de la formation que vous recevrez.

Aide et Contacts

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Pour tout renseignement sur le contenu de la formation ou toute question d'ordre pédagogique : écrivez à cette adresse

Licence

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