Introduction Générale

Bienvenue dans le cours "Introduction aux frameworks de Machine Learning" ! Ce cours a été spécialement conçu pour vous, étudiants en première année de Master en Architecture des Systèmes Informatiques. Vous avez déjà une solide base en programmation et en concepts informatiques, ce qui est parfait pour aborder ce domaine passionnant et en constante évolution.

Objectif du Cours

L'objectif principal est de vous fournir une compréhension pratique et approfondie des frameworks de Machine Learning (ML) les plus utilisés, avec un accent particulier sur TensorFlow et Keras. Vous apprendrez à concevoir, entraîner, évaluer et déployer des modèles de ML pour résoudre des problèmes concrets.

Pourquoi ce Cours est-il Important ?

Le Machine Learning est devenu un élément incontournable de l'informatique moderne. Il est utilisé dans une multitude d'applications, de la reconnaissance d'images à la traduction automatique, en passant par la recommandation de produits et la détection de fraudes. Les frameworks de ML, comme TensorFlow et Keras, simplifient considérablement le développement de ces applications, permettant aux développeurs de se concentrer sur la conception et l'optimisation des modèles plutôt que sur les détails de bas niveau.

Compétences Acquises

• Compréhension des concepts fondamentaux du Machine Learning.
• Maîtrise des frameworks TensorFlow et Keras.
• Capacité à construire, entraîner et évaluer des modèles de ML.
• Connaissance des techniques avancées (CNN, RNN, Transfer Learning).
• Aptitude à travailler sur un projet de ML de A à Z.

Approche Pédagogique : Autonomie et Apprentissage par la Pratique

Ce cours est conçu pour favoriser votre autonomie. Étant donné la répartition en deux groupes dans des salles distinctes, l'accent sera mis sur l'apprentissage par la pratique et l'exploration personnelle. Les séances se dérouleront principalement de la manière suivante :

• Travail Individuel et en Groupe : Vous travaillerez en autonomie, individuellement ou en binôme, sur les exercices, les tutoriels et votre projet.
• Ressources en Ligne : Le syllabus en ligne (ce document) et d'autres ressources (documentation de TensorFlow/Keras, tutoriels en ligne) seront vos principaux supports d'apprentissage.
• Disponibilité du Professeur : Je serai présent pour répondre à vos questions, que ce soit sur la théorie, les exercices, ou votre projet. N'hésitez pas à me solliciter si vous rencontrez des difficultés ou si vous avez besoin de clarifications.
• Support entre pairs: Vous êtes encouragé à collaborer et à échanger avec vos camarades de classe.

info

L'objectif est que vous soyez acteurs de votre propre apprentissage. Le syllabus est votre guide, les exercices sont vos outils, et je suis là pour vous accompagner et vous aider à surmonter les obstacles.

Structure du Cours

Le cours est divisé en six séances de quatre heures, chacune abordant des aspects spécifiques des frameworks de ML (à confirmer) :

1. Séance 1 : Fondations, Perceptron et Introduction à TensorFlow.
2. Séance 2 : TensorFlow : Concepts Clés et Premiers Pas.
3. Séance 3 : Maîtriser Keras : Modèles, Entraînement et Évaluation.
4. Séance 4 : Visualisation, Débogage et API Fonctionnelle.
5. Séance 5 : Deep Learning Avancé : CNNs et RNNs.
6. Séance 6 : Transfer Learning, Projets et Préparation à l'Examen.

Projet et Évaluation

Votre évaluation sera basée sur un projet de Machine Learning que vous réaliserez. Ce projet vous permettra de mettre en pratique l'ensemble des connaissances acquises durant le cours. Vous devrez :

1. Choisir un sujet et un jeu de données.
2. Concevoir et entraîner un modèle de ML.
3. Évaluer les performances de votre modèle.
4. Présenter votre projet et vos résultats lors d'un examen oral. L'examen oral permettra de s'assurer de la bonne compréhension des notions.

Prérequis

• Programmation Python : Une bonne connaissance de Python est essentielle.
• Mathématiques : Des notions de base en algèbre linéaire, calcul différentiel et probabilités/statistiques sont utiles, mais nous les reverrons au fur et à mesure des besoins.
• Curiosité et motivation : Le Machine Learning est un domaine vaste et complexe. Votre curiosité et votre motivation seront vos meilleurs atouts !

Outils et Ressources

• Langage : Python.
• Frameworks : TensorFlow, Keras.
• Environnement : Jupyter Notebook et venv.
• Librairies : NumPy, pandas, matplotlib.
• Syllabus en Ligne: Ce site web, constamment mis à jour et enrichi.

Préparez-vous à plonger dans le monde fascinant du Machine Learning et de ses frameworks. Ce cours est une opportunité unique d'acquérir des compétences très recherchées dans le monde professionnel. Bon apprentissage !