Introduction au machine-learning - Ministère des armées

Formation créée le 11/12/2023. Dernière mise à jour le 08/09/2025.
Version du programme : 1
Taux de satisfaction des apprenants
8,7/10 (3 avis)

Type de formation

Formation présentielle

Durée de formation

14 heures (2 jours)

Introduction au machine-learning - Ministère des armées


Cette formation vise à fournir aux participants des compétences pratiques en machine learning. Les participants exploreront les concepts théoriques et mettront en œuvre divers algorithmes de machine learning à l'aide de Python.

Objectifs de la formation

  • Identifier les fondements théoriques de l'apprentissage automatique.
  • Utiliser les principaux algorithmes en machine learning dans des contextes appropriés.
  • Reconnaître les types de problèmes résolus par le machine learning.
  • Évaluer et optimiser les modèles d'apprentissage.
  • Appliquer les concepts appris à des études de cas concrets.

Profil des bénéficiaires

Pour qui
  • Ingénieurs ou techniciens souhaitant acquérir des connaissances de base en machine Learning.
Prérequis
  • Maîtrise du langage Python et connaissance élémentaire des mathématiques scalaires.

Contenu de la formation

Fondements théoriques et Exploration de Données (7 heures)
  • Introduction au Machine Learning (1 heure)
  • Problématiques traitées par le Machine Learning (1 heure)
  • Théorie de l'apprentissage (1 heure)
  • Modèles d'apprentissage optimisés (1 heure)
  • Régression Logistique - Théorie et Application (1,5 heures)
  • Exploration de Données et Prétraitement (1,5 heures)
Implémentation d'Algorithmes et Études de Cas (7 heures)
  • Arbre de Classification et Méthodes Ensemblistes (2 heures)
  • Support Vector Machines (SVM) - Concepts et Application (1,5 heures)
  • Introduction aux Réseaux de Neurones / Deep Learning (1,5 heures)
  • Synthèse, Conclusion et Travaux Pratiques Avancés (2 heures)

Équipe pédagogique

Professionnel expert technique et pédagogique.

Suivi de l'exécution et évaluation des résultats

  • Feuilles de présence.
  • Mises en situation.
  • Formulaires d'évaluation de la formation.
  • Certificat de réalisation de l’action de formation.
  • Émargement numérique.

Ressources techniques et pédagogiques

  • Documents supports de formation projetés.
  • Exposés théoriques
  • Etude de cas concrets
  • Mise à disposition en ligne de documents supports à la suite de la formation.
  • Espace intranet de formation

Qualité et satisfaction

Taux de satisfaction des apprenants. Nombre d'apprenants. Taux et causes des abandons. Taux de retour des enquêtes
Taux de satisfaction des apprenants
8,7/10 (3 avis)