Parcours
Le formateur possède une expérience en traitement automatique du langage dans le cadre de l’analyse de logs techniques et de la prédiction de causes racines à partir de données textuelles. Il a mobilisé Python, PyTorch et des approches de machine learning pour structurer, explorer et exploiter des corpus issus d’environnements opérationnels.
Cette formation cible les professionnels de la data qui souhaitent aborder le NLP par des problématiques applicatives : nettoyage de textes, représentation des données, classification, évaluation et interprétation des résultats. L’approche insiste sur le lien entre qualité du corpus, choix du modèle et fiabilité de la décision produite.
Les participants suivent un parcours progressif, depuis l’exploration d’un jeu de textes jusqu’à la construction d’un modèle de classification. Des ateliers permettent d’examiner les erreurs de prédiction, de comparer des méthodes et de définir des critères d’évaluation pertinents pour un projet métier.
Domaines d’expertise
- Traitement automatique du langage
- PyTorch
- Classification de textes
- Analyse de logs
- Prétraitement de données textuelles
- Modèles NLP
- Clustering
- Évaluation de modèles
Certifications et références
- Databricks Generative AI Engineer – Associate
- IBM Big Data Engineer Certificate Explorer
Approche pédagogique
- 1Cadrer la problématique métier et le type de corpus disponible
- 2Explorer les textes et préparer les données exploitables
- 3Choisir une approche de représentation et de modélisation
- 4Construire un pipeline de classification avec PyTorch
- 5Évaluer les prédictions et analyser les erreurs
- 6Relier les résultats aux décisions métier attendues
Publics accompagnés
- Data scientists
- Ingénieurs IA
- Analystes data
- Équipes IT
- Développeurs spécialisés data
Secteurs d’intervention
Ses 9 formations
Formation NLP et traitement automatique du langage avec PyTorch
Transformer des données textuelles en modèles exploitables, de l’exploration des corpus à l’évaluation des prédictions.
Formation deep learning et vision par ordinateur avec PyTorch
Développer une démarche de vision par ordinateur, de la préparation des données à l’évaluation d’un modèle de détection.
Formation évaluation et observabilité des applications LLM
Mettre en place des critères de qualité et une observabilité utile pour faire progresser les applications fondées sur les LLM.
Formation IA agentique pour développeurs à Casablanca
Apprendre à concevoir des agents IA qui raisonnent, appellent des outils et exécutent des workflows métier contrôlés.
Formation RAG et LangChain pour équipes IA à Casablanca
Concevoir des applications RAG capables d’exploiter des documents métier avec des réponses plus pertinentes et traçables.
Formation Docker et déploiement d’applications IA pour DevOps
Un accompagnement pratique pour conteneuriser, déployer et observer des applications data et IA.
Formation Python pour l’analyse de données en entreprise
Des bases Python aux analyses exploitables, avec une approche structurée de préparation et de visualisation des données.
Formation machine learning avec Python pour équipes data
Une formation appliquée au cycle complet de création et d’évaluation de modèles de machine learning avec Python.
Formation Azure AI et IA générative pour équipes techniques
Un formateur orienté projets pour concevoir des assistants, systèmes RAG et solutions d’IA générative industrialisables.
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