Contenu du cours

  1. 1

    • Introduction : qu’est-ce que la data science ?

    • Les étapes du processus de la Data science : Collecte, nettoyage, analyse/ modélisation, mise en production

    • Les outils et technologies couramment utilisés en Data Science

    • Introduction à l'intelligence artificielle

    • Applications : Partie 1

    • Applications : partie 2

    • Explosion de l'Intelligence Artificielle

    • Intelligence artificielle

    • Machine Learning

    • Deep Learning

    • Différence entre IA/Machine Learning/Deep Learning

    • Dangers et piratages

    • Outils basés sur l'intelligence artificielle

    • Les modèles de langages : LLM : Ce que c’est ? (ChatGPT et Bard)

  2. 2

    • ETUDES DE CAS : Impact de la Data Science sur la prise de décision et la performance de l’entreprise

    • Identification des opportunités de la data Science et de l’IA dans son secteur d’activité
  3. 3

    • Méthodologies de gestion de projets adaptées à la data science

    • Bonnes pratiques pour la planification, l’exécution et la surveillance des projets Data et IA
  4. 4

    • Importance de l’éthique des données

    • Principes éthiques fondamentaux en matière de collecte, stockage, traitement et d’utilisation des données

    • Conformité aux réglementations

    • Gestion des risques éthiques

    • Audits et responsabilités de l’entreprise
  5. 5

    • Le rôle de la donnée dans la prise de décision

    • Processus de prise de décision basée sur les données

    • Outils d’analyse de données – Choisir les outils appropriés en fonction des besoins

    • Visualisation des données – Présenter efficacement les résultats de l’analyse

    • Méthodes d’analyse de données : choisir la bonne méthode entre l’analyse descriptive, prédictive et prescriptive

    • Pratique de prise de décision éclairée par les données : Comment intégrer cela dans la culture de l’entreprise ?
  6. 6

    • Optimisation des Processus Business

    • Optimisation des Processus Business - Etape1

    • Optimisation des Processus Business - Etape2

    • Optimisation des Processus Business - Etape3

    • Optimisation des Processus Business - Etape4
  7. 7

    • Bienvenue dans la Section Intuition

    • Plan d'attaque

    • Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement ?

    • L'équation de Bellman

    • Le "Plan"

    • Processus de décisions markoviens

    • Stratégie vs Plan

    • Optimisation des Processus Business - Etape 5

    • Pénalité de vie

    • Q-Learning : Intuition

    • Difference temporelle
  8. 8

    • Optimisation des Processus Business - Etape 5

    • Instructions d'installation

    • Les templates de code

    • Optimisation des Processus Business - Etape 6

    • Optimisation des Processus Business - Etape 7

    • Optimisation des Processus Business - Etape 8

    • Optimisation des Processus Business - Etape 9

    • Optimisation des Processus Business - Etape 10

    • Optimisation des Processus Business - Etape 11

    • Optimisation des Processus Business - Etape 12

    • Optimisation des Processus Business - Etape 13

    • Optimisation des Processus Business - Etape 14

    • Optimisation des Processus Business - Etape 15

    • Optimisation des Processus Business - Etape 16

    • Optimisation des Processus Business - Etape 17

    • Optimisation des Processus Business - Etape 18

    • Optimisation des Processus Business - Etape 19

    • Optimisation des Processus Business - Etape 20

    • Consigne de l'exercice

    • Solution de l'exercice
  9. 9

    • Minimiser les coûts

    • Minimiser les coûts - Etape 1

    • Minimiser les coûts - Etape 2

    • Minimiser les coûts - Etape 3

    • Section Intuition

    • Plan d'attaque

    • Deep Q-Learning

    • Experience Replay

    • Stratégies de Sélection d'Actions

    • Minimiser les coûts - Etape 4

    • Minimiser les coûts - Etape 5

    • Minimiser les coûts - Etape 6

    • Minimiser les coûts - Etape 7

    • Minimiser les coûts - Etape 8

    • Minimiser les coûts - Etape 9

    • Minimiser les coûts - Etape 10

    • Minimiser les coûts - Etape 11

    • Minimiser les coûts - Etape 12

    • Minimiser les coûts - Etape 13

    • Minimiser les coûts - Etape 14

    • Minimiser les coûts - Etape 15

    • Minimiser les coûts - Etape 16

    • Minimiser les coûts - Etape 17

    • Minimiser les coûts - Etape 18

    • Minimiser les coûts - Etape 19

    • Minimiser les coûts - Etape 20

    • Minimiser les coûts - Etape 21

    • Minimiser les coûts - Etape 22

    • Minimiser les coûts - Etape 23

    • Minimiser les coûts - Etape 24

    • Minimiser les coûts - Etape 25

    • Minimiser les coûts - Etape 26

    • Minimiser les coûts - Etape 27

    • Minimiser les coûts - Etape 28

    • Minimiser les coûts - Etape 29

    • Minimiser les coûts - Etape 30

    • Minimiser les coûts - Etape 31

    • Minimiser les coûts - Etape 32

    • Installation de Keras

    • Minimiser les coûts - Etape 33

    • Minimiser les coûts - Etape 34

    • Minimiser les coûts - Etape 35

    • Minimiser les coûts - Etape 36

    • Challenge : Instructions

    • Challenge _ Solution

    • Bonus : Dropout
  10. 10

    • Maximiser les revenus - Intro

    • Maximiser les revenus - Etape 1

    • Maximiser les revenus - Etape 2

    • Maximiser les revenus - Etape 3

    • Bienvenue dans la Section Intuition

    • Le problème du Bandit Manchot

    • Le Thompson Sampling

    • Maximiser les revenus - Etape 4

    • Maximiser les revenus - Etape 5

    • Maximiser les revenus - Etape 6

    • Maximiser les revenus - Etape 7

    • Maximiser les revenus - Etape 8

    • Maximiser les revenus - Etape 9

    • Maximiser les revenus - Etape 10

    • Maximiser les revenus - Etape 11

    • Maximiser les revenus - Etape 12

    • Maximiser les revenus - Etape 13

    • Maximiser les revenus - Etape 14

    • Maximiser les revenus - Etape 15

    • Maximiser les revenus - Etape 16

    • Consigne de l'exercice

    • Solution :
  11. 11

    • Plan d'attaque

    • Le neurone

    • La fonction d'activation

    • Comment fonctionnent les réseaux de neurones?

    • Comment les réseaux de neurones apprennent-ils?

    • Algorithme du gradient

    • Algorithme du gradient Stochastique

    • Rétropropagation