Initiation à la programmation Python et à l’intelligence artificielle

Durée

45 h

Objectifs

Ce cours s’adresse aux passionnés de technologies de pointe. Le cours a pour but de familiariser les participants avec tous les aspects de la programmation en Python. Les principales structures de données seront vues et expérimentées. La programmation orientée objet, la décomposition du code en fonctions, les librairies mathématiques et les librairies pour réaliser des graphiques et présenter les données seront vues. Dans la dernière partie, une initiation à quelques notions d’intelligence artificielle sera faite : Concept de fonction d’activation, de descente de gradient, de perceptron et de perceptron multicouches. Le tout, dans un contexte applicable spécialement dans une entreprise et par un non-spécialiste de l’IA.

Contenu

Survol et bases de Python

  • Concepts de base.
  • Similarités et différences avec autres langages.

Structures de données

  • Les tuples, les ensembles, les listes et les dictionnaires.

Les fonctions

  • Définition, paramètres et appel.

Les objets

  • Les classes, propriétés et méthodes.
  • Héritage.

Notions complémentaires

  • Gestion des fichiers (CSV et JSON).
  • Formatage de chaîne de caractères.
  • Création d’interfaces graphiques.

Suite et fin des exercices

  • Travail sur exercices, questions.

Mathématiques de l’apprentissage machine

  • Librairie Numpy.
  • Librairie Scipy.
  • Algèbre linéaire en Python.
  • Calcul différentiel et intégral en Python.
  • Statistiques en Python.

Graphiques scientifiques

  • Librairie Matplotlib.

Fonctions d’activation

  • Différentes fonctions d’activations neuronales utilisées en apprentissage machine.

La descente de gradient

  • Concept de descente de gradient utilisé pour l’apprentissage machine.

Suite et fin des exercices

  • Travail sur exercices, questions.

Neurone formel

  • Programmation d’un simple neurone.

Perceptron

  • Programmation d’un perceptron (réseau de neurones simple).

MLP – Perceptron multicouche

  • Programmation d’un perceptron multicouche.

Stratégie pédagogique

Présentation des fonctions et des commandes; démonstration à l’ordinateur; exercices supervisés. Du temps sera alloué pour réaliser un projet personnel sous la supervision de l’enseignant.  Les documents Google Colab (notes de cours et code Python) seront largement utilisés.

Préalable(s)

  • L’étudiant doit avoir une bonne base en programmation (peu importe le langage qu’il connaît).

Lieu de formation

En ligne
Le démarrage des cours est conditionnel à un nombre suffisant d’inscriptions. Les dates peuvent varier. Vous serez avisé des changements s’il y a lieu. Certaines conditions s’appliquent pour les formations de courte durée financées par Emploi-Québec.