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Maîtriser l'IA avec Python : Machine Learning, Deep Learning et Data Science

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L'intelligence artificielle transforme tous les métiers, mais entre le jargon, les frameworks et les mathématiques, difficile de savoir par où commencer.
Cette formation de 5h24 vous propose un parcours complet et progressif : vous partez des concepts fondamentaux de l'IA pour arriver à un pipeline de données fonctionnel, codé de vos mains avec Python.

Comprendre enfin le Machine Learning et le Deep Learning

La première partie du cours pose des fondations solides, sans jargon abstrait.
Vous découvrez ce qu'est réellement l'intelligence artificielle, son histoire, ses six grands principes, et la distinction essentielle entre algorithme et modèle.
Vous apprenez ensuite à différencier apprentissage supervisé et non supervisé, à identifier les grandes architectures de réseaux de neurones (FNN, CNN, RNN) et à comprendre le traitement du langage naturel (NLP), des premiers systèmes à règles jusqu'aux modèles actuels. Un détour passionnant par l'avenir de l'IA, l'AGI et la superintelligence complète ce socle théorique.

Pratiquer avec l'écosystème Python : NumPy, Pandas, TensorFlow et PyTorch

La seconde moitié de la formation est 100 % pratique.
Vous installez et configurez votre environnement professionnel (Python, venv, VS Code, Jupyter Notebook), puis vous codez deux projets concrets de web scraping : un extracteur de données crypto et un comparateur de prix capable de traiter un catalogue entier en boucle automatisée. Vous exportez vos résultats vers Excel, puis vous les nettoyez et les analysez avec Pandas, ses Séries et ses DataFrames.

À l'issue de la formation, vous savez :

  • expliquer clairement les différences entre IA, Machine Learning et Deep Learning ;
  • manipuler des matrices numériques avec NumPy et préparer des datasets propres avec Pandas ;
  • créer vos premiers modèles avec TensorFlow et PyTorch (tenseurs, gradients, sauvegarde de réseaux) ;
  • automatiser la collecte de données web avec Python et structurer un pipeline complet, de la donnée brute au modèle prédictif ;
  • analyser vos données de manière interactive avec Jupyter Notebook.

Une formation accessible, guidée par un formateur data expérimenté

Votre formateur, expert en business intelligence et data analyst, forme depuis plusieurs années des professionnels sur les outils d'analyse de données. Sa pédagogie pas à pas, du téléchargement de Python jusqu'au refactoring de vos scripts, rend la formation accessible même sans expérience préalable en programmation. Chaque manipulation est montrée à l'écran, erreurs et corrections comprises, comme en conditions réelles.
Envie d'aller plus loin ? Explorez l'ensemble de nos formations Python pour renforcer vos bases, ou financez votre montée en compétences avec une formation éligible CPF.

Qu’allez-vous apprendre dans ce cours ?

Plan de cours
Chapitre 1
Comprendre les fondations de l'intelligence artificielle
Chapitre 2
Différencier Machine Learning, Deep Learning et NLP
Chapitre 3
Prendre en main l'écosystème Python pour l'IA
Chapitre 4
Installer un environnement Python professionnel
Chapitre 5
Collecter et analyser des données avec Python et Pandas

Table des matières

Chapitre 1 : Comprendre les fondations de l'intelligence artificielle
40m22
 
Leçon 1Découvrir les enjeux de l'intelligence artificielle
Leçon 2Définir l'intelligence artificielle et ses caractéristiques
Leçon 3Retracer l'histoire de l'IA et ses concepts clés
Leçon 4Distinguer IA, Machine Learning et Deep Learning
Leçon 5Explorer les fondements du Machine Learning et du Deep Learning
Leçon 6Assimiler les 6 principes de fonctionnement de l'IA
Leçon 7Identifier les types de données qui alimentent l'IA
Leçon 8Comprendre comment l'IA apprend : algorithme vs modèle
Chapitre 2 : Différencier Machine Learning, Deep Learning et NLP
1h08
 
Leçon 1Entrer dans le détail du Machine Learning
Leçon 2Choisir entre apprentissage supervisé et non supervisé
Leçon 3Découvrir le Deep Learning et les réseaux de neurones
Leçon 4Comparer les architectures de neurones : FNN, CNN, RNN
Leçon 5Évaluer les défis et applications du Deep Learning
Leçon 6Comprendre le traitement du langage naturel (NLP)
Leçon 7Suivre l'évolution du NLP, des règles aux transformers
Leçon 8Anticiper l'avenir de l'IA : AGI et questions ouvertes
Leçon 9Explorer la superintelligence artificielle (ASI)
Chapitre 3 : Prendre en main l'écosystème Python pour l'IA
41m40
 
Leçon 1Comprendre pourquoi Python domine l'IA
Leçon 2Manipuler des matrices numériques avec NumPy
Leçon 3Préparer et nettoyer vos données avec Pandas
Leçon 4Créer vos premiers modèles avec TensorFlow
Leçon 5Entraîner un modèle avec PyTorch : tenseurs et gradients
Leçon 6Construire votre pipeline IA, de la donnée au modèle
Chapitre 4 : Installer un environnement Python professionnel
45m11
 
Leçon 1Installer et configurer Python sur votre machine
Leçon 2Isoler votre projet avec un environnement virtuel (venv)
Leçon 3Découvrir les deux projets de web scraping à réaliser
Leçon 4Installer et prendre en main VS Code
Leçon 5Tester vos premières requêtes HTTP dans VS Code
Leçon 6Écrire votre premier script d'affichage de données
Chapitre 5 : Collecter et analyser des données avec Python et Pandas
2h08
 
Leçon 1Refactoriser votre script d'extraction de données
Leçon 2Extraire les informations utiles d'une page web
Leçon 3Exporter vos données scrapées vers Excel
Leçon 4Vérifier et analyser le fichier Excel généré
Leçon 5Cibler des éléments HTML précis avec les sélecteurs
Leçon 6Coder un extracteur de données web complet
Leçon 7Transformer votre script en comparateur de prix
Leçon 8Automatiser le scraping d'un catalogue entier en boucle
Leçon 9Découvrir la puissance de Pandas pour l'analyse de données
Leçon 10Ajouter Pandas à votre environnement VS Code
Leçon 11Restructurer votre projet pour l'analyse de données
Leçon 12Analyser vos données en interactif avec Jupyter Notebook
Leçon 13Nettoyer vos données avec les Séries Pandas
Leçon 14Structurer vos données avec les DataFrames Pandas

Aperçus

Vos questions sur le cours

Que saurez-vous concrètement faire à l'issue de ce tutoriel sur l'IA, le Machine Learning et la Data Science avec Python ?

Après avoir suivi ce cours, vous serez capable d’installer et configurer un environnement Python adapté, de préparer et manipuler des jeux de données avec Pandas et NumPy, ainsi que d’entraîner des modèles de Machine Learning simples. Vous exploiterez aussi les bases du Deep Learning, notamment avec TensorFlow et PyTorch, et saurez automatiser une extraction et une sauvegarde de données structurées.

Ce tutoriel guide-t-il l'utilisateur pour lancer un projet complet, de la collecte à la modélisation prédictive ?

Le contenu du tutoriel montre toutes les étapes nécessaires, de la configuration initiale de l'environnement jusqu'à la création d’un pipeline réaliste allant de la collecte de données, leur préparation, l’entraînement de modèles prévisionnels, jusqu’aux scripts opérationnels pour exporter les résultats. Chaque phase pratique est détaillée pour permettre une mise en œuvre accessible sans prérequis avancés.

Quels outils ou bibliothèques Python faut-il installer pour suivre toutes les séquences pratiques ?

Toutes les étapes pratiques nécessitent Python ainsi que les bibliothèques suivantes : NumPy, Pandas, TensorFlow, PyTorch, BeautifulSoup (pour le web scraping) et, dans certains modules, Jupyter Notebook pour l’analyse interactive. L’installation de chaque outil est explicitement détaillée et vous suivez la configuration pas à pas dans le tutoriel.

L’approche pédagogique favorise-t-elle l’autonomie pour transposer les scripts à des cas d’usage variés ?

Le tutoriel s’appuie principalement sur des exercices concrets et des mises en situation réelles (web scraping, nettoyage, création de modèles prédictifs, visualisation de résultats). Ces exemples sont construits pour que vous puissiez adapter les scripts à vos propres données ou problématiques après la formation, en comprenant chaque étape et condition d’utilisation.

Je débute complètement en data science ou en Python : le cours est-il accessible sans connaissance préalable ?

Le tutoriel guide l’utilisateur dès les premières étapes techniques, depuis l’installation du langage Python jusqu’à l’exploitation des bibliothèques, sans supposer d’expérience préalable en programmation ou en data science. Toutes les pratiques sont détaillées pour permettre de progresser depuis le niveau débutant.

En cas d’insatisfaction, puis-je bénéficier d’un remboursement après l’achat de ce tutoriel ?

Vous bénéficiez de la garantie « satisfait ou remboursé » selon la politique générale de la plateforme tuto.com. Les modalités précises et la procédure sont consultables directement sur le site.

Quels sujets ou usages ne sont pas abordés ou restent hors du champ de ce tutoriel ?

Ce tutoriel ne traite pas de l’ingénierie des modèles à grande échelle, de l’optimisation avancée des architectures de deep learning, ni des déploiements en production dans un contexte industriel ou cloud. Les exemples illustrés restent focalisés sur des projets à portée individuelle ou PME, sans workflow automatisé ni aspects réglementaires spécifiques.

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