Formateur machine learning Python pour projets biomédicaux

Parcours

Le formateur est ingénieur en ingénierie biomédicale, avec une pratique académique de projets associant intelligence artificielle et données de santé. Son parcours comprend le développement d’un modèle de détection automatique d’hémorragies cérébrales sur des images de scanner, ainsi qu’un projet d’intelligence artificielle explicable pour la classification automatique de signaux ECG.

L’angle proposé est une initiation au machine learning pour des publics techniques souhaitant comprendre comment un problème métier devient un projet de classification. Le formateur met l’accent sur les étapes fondamentales : nature des données, préparation, apprentissage, évaluation et interprétation. Les exemples biomédicaux servent de fil conducteur sans prétendre couvrir les usages cliniques ou réglementaires.

La session commence par les notions essentielles de l’apprentissage automatique et les limites d’un modèle. Des ateliers guidés permettent ensuite d’explorer une démarche de projet avec Python, depuis la préparation de données jusqu’à la lecture de résultats. Une place particulière est accordée à l’explicabilité, aux biais potentiels et à la prudence nécessaire face aux résultats produits.

Certifications et références

• Intro to AI — 365 Data Science

Approche pédagogique

1. 1Clarification des objectifs et du niveau des apprenants
2. 2Présentation des concepts de données, modèles et classification
3. 3Décomposition d’un projet de machine learning étape par étape
4. 4Ateliers guidés avec Python sur des exemples pédagogiques
5. 5Lecture critique des résultats et discussion sur les limites
6. 6Synthèse des bonnes pratiques et pistes de progression

Publics accompagnés

• Étudiants en ingénierie biomédicale
• Développeurs débutants en IA
• Ingénieurs techniques
• Profils intéressés par les données de santé

Secteurs d’intervention

Ses 3 formations