Machine Learning – Progr... Machine Learning – Programme de formation
03/07/2026
Explorez le monde du machine learning
Découvrez les fondamentaux et les applications avancées de l’apprentissage automatique grâce à une formation pratique basée sur des données réelles. Ce programme de formation complet est conçu pour les débutants et les apprenants avancés, combinant une expertise scientifique avec une mise en œuvre pratique.
Ce programme est divisé en deux cours :
1/ Cours d’introduction par le professeur Manfred Strohrmann (3, 10 et 17 juillet 2026 | HKA University)
Au cours de ce cours, vous bénéficierez d’une solide introduction à :
• Concepts d’apprentissage automatique
• Fondamentaux de l’intelligence artificielle
• Analyse pratique des données à l’aide de jeux de données réels
Vous travaillerez directement avec des outils de référence : Python, Scikit-learn et Kaggle.
2/ Cours avancé de Thomas Lampert, professeur en intelligence artificielle (23 au 25 septembre 2026 | Université de Strasbourg)
Vous serez en mesure de renforcer votre expertise avec :
• Apprentissage profond
• Architectures de réseaux neuronaux
• Visualisation des données
• Méthodes d’apprentissage supervisé et non supervisé
Les exercices pratiques sont réalisés directement avec Python et TensorFlow.
Instructeurs exceptionnels : le programme est enseigné par des professeurs reconnus de l’Université des sciences appliquées de Karlsruhe et de l’Université de Strasbourg, alliant excellence académique et expérience pratique en apprentissage automatique et intelligence artificielle.
Et si vous n’êtes toujours pas convaincu, voici le témoignage d’un étudiant qui a déjà participé à ce programme :
« L’atelier était fantastique, dynamique, pratique et très accessible, même pour les débutants sans expérience préalable en ML. — Luis Corona, participant au cours d’apprentissage automatique pour débutants
Informations pratiques :
> Les cours peuvent être réservés individuellement ou en tant que package complet
> L’inscription se fait ici : https://shorturl.at/LBLTS


