Sans Prérequis

Pas besoin de connaissances techniques avancées pour démarrer ce cours. Tout le monde peut apprendre!

Formation Complète

Un programme complet qui couvre tous les aspects de l'Intelligence Artificielle et du Machine Learning, adapté aux débutants.

Expertise de Pointe

Apprenez des experts de renommée mondiale dans le domaine, et développez des compétences recherchées sur le marché.

À Propos du Cours

Plongez dans le fascinant domaine de l'Intelligence Artificielle et du Machine Learning sans aucune expérience antérieure. Ce cours révolutionnaire vous offre les connaissances et les compétences nécessaires pour exceller dans ce secteur en pleine croissance. Relevez le défi et transformez votre carrière dès aujourd'hui!

À Propos du Créateur

Bonjour ! Je suis Haythem REHOUMA, expert en apprentissage automatique (Machine Learning) et en ingénierie des données, avec une approche alliant rigueur scientifique et applications concrètes. Mon parcours est marqué par de nombreux défis techniques et humains qui m’ont permis de développer une vision complète du cycle de vie des systèmes de Machine Learning, depuis la collecte et la préparation des données jusqu’à la conception, l’évaluation et le déploiement de modèles performants. Aujourd’hui, je suis ravi de partager mes connaissances et mon expérience avec vous. Mon objectif est de vous aider à maîtriser les fondements du Machine Learning, qu’il s’agisse de modèles supervisés et non supervisés, de sélection de caractéristiques, de métriques d’évaluation ou de généralisation. Nous aborderons également les aspects essentiels à un usage professionnel : qualité des données, interprétabilité, optimisation, gestion du surapprentissage, performance et mise en production. Passionné par la transmission du savoir, je vous accompagne à travers une approche structurée, progressive et orientée métier, afin que vous puissiez réussir et exceller dans le domaine du Machine Learning, avec des compétences solides et directement applicables en environnement réel. Rejoignez-moi dans ce parcours d’apprentissage au cœur d’un domaine en constante évolution.

Programme du Cours

17 Chapters · 76 Lessons

  1. 1

    Module 0 - Avant de commencer

    1. (Included in full purchase)

      Table de matières

    2. (Included in full purchase)

      Chapitre 0.1 - Pourquoi apprendre le Machine Learning ?

    3. (Included in full purchase)

      Quiz du Module 0

  2. 2

    Module 1 - Découvrir le Machine Learning

    1. (Included in full purchase)

      Chapitre 1.1 - Qu'est-ce que le Machine Learning ?

    2. (Included in full purchase)

      Chapitre 1.2 - Les 3 types d'apprentissage

    3. (Included in full purchase)

      Chapitre 1.3 - Installer votre laboratoire IA

    4. (Included in full purchase)

      Chapitre 1.4 - Vocabulaire ML vulgarisé

    5. (Included in full purchase)

      Chapitre 1.5 - Votre premier modèle

    6. (Included in full purchase)

      Quiz du Module 1

  3. 3

    Module 2 - Préparer ses données

    1. (Included in full purchase)

      Chapitre 2.1 - Données = Nourriture de l'IA

    2. (Included in full purchase)

      Chapitre 2.2 - Nettoyer les données

    3. (Included in full purchase)

      Chapitre 2.3 - Diviser pour mieux apprendre

    4. (Included in full purchase)

      Chapitre 2.4 - Métriques ML

    5. (Included in full purchase)

      Quiz du Module 2

  4. 4

    Module 3 - Premiers modèles

    1. (Included in full purchase)

      Chapitre 3.1 - Classification

    2. (Included in full purchase)

      Chapitre 3.2 - Régression

    3. (Included in full purchase)

      Chapitre 3.3 - Clustering

    4. (Included in full purchase)

      Quiz du Module 3

  5. 5

    Module 4 - Comprendre les algorithmes ML clés

    1. (Included in full purchase)

      Chapitre 4.1 - K-Means

    2. (Included in full purchase)

      Chapitre 4.2 - K-NN

    3. (Included in full purchase)

      Chapitre 4.3 - DBSCAN

    4. (Included in full purchase)

      Chapitre 4.4 - Isolation Forest

    5. (Included in full purchase)

      Chapitre 4.5 - Naive Bayes

    6. (Included in full purchase)

      Chapitre 4.6 - Random Forest

    7. (Included in full purchase)

      Chapitre 4.7 - Comparaison KNN, K-Means, DBSCAN

    8. (Included in full purchase)

      Annexe - Guide des algorithmes en ML

    9. (Included in full purchase)

      Quiz du Module 4

  6. 6

    Module 5 - Projets pratiques

    1. (Included in full purchase)

      Chapitre 5.1 - Détecteur de spam

    2. (Included in full purchase)

      Chapitre 5.2 - Prédicteur de ventes

    3. (Included in full purchase)

      Chapitre 5.3 - Recommandeur de films

    4. (Included in full purchase)

      Chapitre 5.4 - Portfolio IA

    5. (Included in full purchase)

      Quiz du Module 5

  7. 7

    Chapitre 00 - Introduction et Premiers Pas

    1. (Included in full purchase)

      Pr sentation du cours et qu'est-ce que le ML ?

    2. (Included in full purchase)

      Le ML autour de vous — 10 exemples du quotidien

    3. (Included in full purchase)

      Premier mod le en 10 min avec Teachable Machine

  8. 8

    Chapitre 01 - Apprendre des Donnees

    1. (Included in full purchase)

      Donn es, exemples et tiquettes

    2. (Included in full purchase)

      Trouver des patterns — intuition visuelle

    3. (Included in full purchase)

      Qualit des donn es — "garbage in, garbage out"

    4. (Included in full purchase)

      Entra nement vs test — pourquoi s parer ?

  9. 9

    Chapitre 02 - Les Trois Grandes Familles de ML

    1. (Included in full purchase)

      Apprentissage supervis — pr dire avec exemples

    2. (Included in full purchase)

      Apprentissage non-supervis — trouver des groupes

    3. (Included in full purchase)

      Apprentissage par renforcement — essai-erreur

    4. (Included in full purchase)

      Quelle famille pour quel probl me ?

  10. 10

    Chapitre 03 - Classification vs Regression

    1. (Included in full purchase)

      Classification — cat goriser des choses

    2. (Included in full purchase)

      R gression — pr dire un nombre

    3. (Included in full purchase)

      Cas mixtes et reformulations astucieuses

    4. (Included in full purchase)

      Exemples concrets — 20 cas r els

  11. 11

    Chapitre 04 - Premier Modele avec Orange

    1. (Included in full purchase)

      Installer Orange et tour de l'interface

    2. (Included in full purchase)

      Charger un dataset Titanic et l'explorer

    3. (Included in full purchase)

      Entra ner un arbre de d cision

    4. (Included in full purchase)

      Visualiser le mod le et ses pr dictions

  12. 12

    Chapitre 05 - Evaluer un Modele

    1. (Included in full purchase)

      Pr cision (accuracy) — utile mais trompeuse

    2. (Included in full purchase)

      Matrice de confusion — lire les erreurs

    3. (Included in full purchase)

      Faux positifs vs faux n gatifs — choisir son risque

    4. (Included in full purchase)

      Validation crois e en image

  13. 13

    Chapitre 06 - Sur-Apprentissage et Sous-Apprentissage

    1. (Included in full purchase)

      Underfitting — le mod le trop b te

    2. (Included in full purchase)

      Overfitting — le mod le qui apprend par c ur

    3. (Included in full purchase)

      Le point d' quilibre — ni trop ni trop peu

    4. (Included in full purchase)

      Solutions pratiques — plus de donn es, r gularisation

  14. 14

    Chapitre 07 - Cas d'Usage Metiers

    1. (Included in full purchase)

      Marketing — segmentation et anti-churn

    2. (Included in full purchase)

      Finance — scoring de cr dit et fraude

    3. (Included in full purchase)

      Sant et RH — opportunit s et risques

  15. 15

    Chapitre 08 - Ethique et Limites du ML

    1. (Included in full purchase)

      Biais des donn es et discrimination

    2. (Included in full purchase)

      Explicabilit et boites noires

    3. (Included in full purchase)

      RGPD et droit l'explication

  16. 16

    Chapitre 09 - Projet Final Mini-App de Prediction

    1. (Included in full purchase)

      Pr sentation du projet et choix du dataset

    2. (Included in full purchase)

      Construction du pipeline dans Orange

    3. (Included in full purchase)

      Évaluation et it rations

    4. (Included in full purchase)

      Pr sentation des r sultats et conclusion

  17. 17

    Chapitre 10 - Activites et Evaluations

    1. (Included in full purchase)

      Quiz 1 — Concepts ML (5 %)

    2. (Included in full purchase)

      Quiz 2 — Familles et t ches (5 %)

    3. (Included in full purchase)

      Évaluation de mi-session (25 %)

    4. (Included in full purchase)

      Quiz 3 — Évaluation et thique (5 %)

    5. (Included in full purchase)

      Projet tudiant (20 %)

    6. (Included in full purchase)

      Évaluation finale (40 %)

    7. (Included in full purchase)

      Guide complet du projet final

Témoignages

Découvrez ce que nos apprenants pensent de nos formations et de leur impact concret sur leur parcours.

”
Ce cours m’a permis de comprendre le machine learning étape par étape, sans stress. Les exemples sont simples et concrets.
Farah L., Business Operations Analyst

Beirut, Lebanon

”
Enfin un cours de machine learning accessible aux vrais débutants.” Tout est expliqué avec des mots simples, des analogies claires et beaucoup de pratique. Je ne me suis jamais senti perdu.
Mounir S. ,  Data Assistant

Algiers, Algeria

”
Je pensais que le machine learning était réservé aux ingénieurs.” Ce cours m’a prouvé le contraire. J’ai compris les modèles, les cas d’usage et comment les appliquer sans bagage technique.
Elena P. , Junior Business Analyst

Athens, Greece

”
Idéal pour une reconversion professionnelle.” Le cours commence vraiment de zéro et monte progressivement. J’ai enfin compris ce qu’est un modèle, un entraînement et une prédiction.
Andrei C., Management Consultant

Bucharest, Romania

”
Aucun prérequis, pas de jargon inutile. On apprend le machine learning comme une logique, pas comme une formule mathématique.
Rania F. , Project Coordinator

Carthage, Tunisia

”
Le meilleur point : on comprend le ‘pourquoi’, pas seulement le ‘comment’.” Parfait pour les profils non techniques qui veulent comprendre l’IA sans devenir développeur.
Ana P. , Market Research Analyst

Lisbon, Portugal

”
Le machine learning expliqué simplement, enfin.
Carlos R. , Digital Transformation Officer 

Barcelona, Spain

”
Accessible, progressif et sans intimidation.
Sofia N., Economics Student

Madrid, Spain

”
Idéal pour débuter sans prérequis.
Marco D. , Business Controller

Rome, Italy

”
J’ai compris l’IA pour la première fois
Laura G., HR Analyst

Milan, Italy

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