Dernière mise à jour le 09/05/2025
Maîtriser les techniques de génération et d’Augmentation de données
Informations générales
Type de formation : Formation continue
Domaine : IA, Big Data et Bases de données
Filière : IA
Rubrique : Certification ATLAS : CISIA (Actions co.)
Formation éligible au CPF : Non
Formation Action collective : Oui
Code ACO : CISIA
Objectifs & compétences
Maîtriser les techniques de génération et d’augmentation de données pour l’IA.
Comprendre les méthodes avancées de transformation et enrichissement des données.
Appliquer ces techniques pour améliorer la diversité et la qualité des jeux de données.
Évaluer les impacts des modifications de données sur l'entraînement des modèles IA.
Public visé
Professionnels de l’IT, Data scientists, ingénieurs en données, et professionnels
de l'IA impliqués dans la préparation et le traitement des données.
Pré-requis
Connaissances de base en science des données
Familiarité avec les techniques de traitement des données et les concepts d'IA
Connaissance de base en programmation (Python, R, etc.)
Programme
CISIA-TTD01 : Documenter les Flux et le Cycle de Vie des Données – 12H00
1. Introduction aux Techniques de Génération de Données (4 heures)
- Concepts de Génération de Données
- Données synthétiques
- Confidentialité différentielle
- Techniques de génération basée sur des modèles
- Applications et Avantages
- Cas d’usage typiques
- Avantages pour la diversité des données et la protection de la confidentialité
- Cas Pratique : Génération de Données Synthétiques
- Mise en œuvre de données synthétiques à l’aide de bibliothèques Python
- Démonstration de techniques de confidentialité différentielle
Lien avec la Compétence C3 : Préparation des données pour renforcer leur intégrité et pertinence, en tenant compte des techniques de génération adaptées aux besoins métiers et cas d’usage.
2. Techniques d’Augmentation de Données (4 heures)
- Concepts d’Augmentation de Données
- Méthodes classiques (répétition, rotation, transformation, etc.)
- Techniques avancées (augmentation basée sur des GANs,
augmentation pour la vision par ordinateur, etc.)
- Applications et Avantages
- Amélioration des modèles d’apprentissage
- Gestion des déséquilibres dans les jeux de données
- Cas Pratique : Mise en Œuvre des Techniques d’Augmentation
- Utilisation de bibliothèques comme imgaug ou Albumentations pour
l’augmentation d’images
- Démonstration de l’impact de l’augmentation sur les performances du
modèle
Lien avec la Compétence C3 : Préparation des données en utilisant les techniques d’augmentation pour répondre aux besoins métiers, renforcer l’intégrité des données, et améliorer les performances du modèle.
3. Intégration des Techniques de Génération et d’Augmentation de Données dans les Flux de Travail (2 heures)
- Intégration dans les Pipelines de Données
- Mise en œuvre dans les processus de prétraitement des données
- Intégration avec les outils d’IA et les environnements de
développement
- Cas Pratique : Intégration des Techniques dans un Pipeline de Données
- Démonstration de l’intégration des techniques de génération et d’augmentation dans un pipeline de traitement de données
Lien avec les Compétences C1 et C4 : Identifier et choisir les techniques appropriées pour répondre aux besoins métiers et aux cas d’usage, et évaluer leur pertinence pour les modèles d’IA.
4. Évaluation des Techniques et Retours d’Expérience (2 heures)
- Évaluation des Méthodes et Outils
- Critères d’évaluation de l’efficacité des techniques de génération et d’augmentation
- Discussion sur les retours d’expérience et les meilleures pratiques
- Questions-Réponses et Synthèse
- Révision des concepts clés et des défis rencontrés
- Discussion interactive sur les applications pratiques et les futures améliorations
Lien avec la Compétence C9 : Adopter une démarche d’amélioration continue en évaluant et en ajustant les techniques en fonction des retours et des évolutions des besoins utilisateurs.
Outils utilisés?: Python, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Jupyter Notebook.
Modalités
L’ensemble du parcours est accessible en présentiel, à distance ou mode hybride.
Présentation théorique en présentiel.
Atelier pratique avec exercices en ligne et en présentiel.
Études de Cas : Analyse d’applications réelles des techniques de génération et d’augmentation.
Discussion Interactive : Échange sur les meilleures pratiques, les défis rencontrés et les retours d’expérience.
Les certifications
A l'issus du parcours (10 modules), les candidats pourrons passer le jury de certifcation ATLAS :
Concevoir et implémenter une solution d'IA
Code de formation : CISIA-TTD
Tarifs
Prix public : 2000 €
Tarif & financement :
Financement possilble via les Actions Collectives ATLAS ou le Plan de Formation.
Lieux & Horaires
Durée : 12
heures
Rythme :
9h30-12h30 et 14h-17h
Délai d'accès :
Jusqu'a 8 jours avant le début de la formation, sous condition d'un dossier d'insciption complet
Prochaines sessions
Handi-accueillante
Accessible aux personnes en situations de handicap.
Pour toutes demandes, contactez notre référente,
Mme Rizlene Zumaglini
Mail : rzumaglini@aston-ecole.com