Consultant formateur machine learning Python à Tanger

Parcours

Le formateur est ingénieur IA et chercheur en doctorat, avec des compétences en machine learning, deep learning, Python, NumPy, Pandas, scikit-learn, TensorFlow et PyTorch. Ses travaux couvrent la préparation des données, la construction de modèles, leur entraînement, leur évaluation et leur déploiement.

Cet angle s’adresse aux équipes et profils techniques qui souhaitent comprendre le cycle de réalisation d’un projet de machine learning plutôt que seulement appeler une bibliothèque. Le formateur a également développé des explications et implémentations d’algorithmes fondamentaux, incluant réseaux de neurones, CNN, RNN et transformeurs, dans le cadre d’un ouvrage en cours de rédaction.

Une session type part d’un problème de données, organise les jeux d’apprentissage et d’évaluation, construit un modèle Python puis interprète les résultats obtenus. Selon le niveau du groupe, elle peut introduire scikit-learn pour les bases et PyTorch pour l’approfondissement en réseaux neuronaux, avec une ouverture sur le déploiement par API FastAPI.

Approche pédagogique

1. 1Recueil des objectifs et diagnostic des prérequis
2. 2Mise en contexte par un problème de données concret
3. 3Manipulation guidée des données avec Python
4. 4Construction et entraînement progressif d’un modèle
5. 5Lecture critique des métriques et des erreurs
6. 6Exercice de synthèse réutilisable par les participants

Publics accompagnés

• Analystes de données
• Développeurs Python
• Étudiants en informatique
• Équipes techniques en reconversion IA

Secteurs d’intervention

Ses 4 formations