Openskillroom

Ce que vous apprendrez ?

Comparer et contraster les performances de différents modèles d’IA/Machine Learning (modèles linéaires vs. réseaux profonds) dans le contexte de la veille concurrentielle.
Mettre en œuvre des techniques de traitement du langage naturel (NLP) pour analyser des données textuelles non structurées provenant de sources concurrentielles.
Interpréter les résultats des modèles d’apprentissage automatique afin d’identifier des opportunités et des menaces concurrentielles.
Construire et évaluer des modèles linéaires et non-linéaires pour prédire les tendances du marché et le comportement des concurrents.
Identifier et sélectionner les modèles d’IA/Machine Learning appropriés pour la veille concurrentielle en fonction des données disponibles et des objectifs de l’entreprise.

Prérequis

Bases en analyse de données et statistiques Fondamentaux du Machine Learning (modèles supervisés et non supervisés) Connaissance des modèles linéaires (régressions, SVM) et avancés (réseaux de neurones, deep learning) Maîtrise de Python et des bibliothèques ML (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) Expérience en traitement et visualisation des données (Pandas, Matplotlib, Seaborn, etc.) Compréhension des stratégies de veille concurrentielle et d’analyse de marché

Contenu de la Formation

Total: 8 Chapitres Total hours: 6-12

Qu'est-ce que la veille concurrentielle de marché ?
Introduction au Machine Learning pour l’analyse de marché

Régression linéaire simple et multiple
Sélection de modèles et évaluation des performances

Introduction aux réseaux de neurones et aux modèles non linéaires
Apprentissage profond pour la veille avancée

Études de cas et applications pratiques
Enjeux éthiques et perspectives d'avenir

À TÉLÉCHARGER

À propos de l'instructeur

0 Instructor Avis
3 Avis
62 Cours
Voir tous les cours.

IDRISSI

nouhaila.idrissi@openskillroom.com

Nouhaila IDRISSI est Maître de conférences en Informatique et en Intelligence Artificielle. Après avoir terminé ses études à l’ENSIAS, elle a obtenu un doctorat en informatique et en apprentissage profond de l’École Mohammadia d'ingénieurs (EMI). Notre formatrice dispose de compétences pluridisciplinaires et complémentaires en IA, Big Data, Machine Learning, Deep Learning, NLP, Data Warehousing, BI et Cloud computing. Parallèlement à ses activités académiques, Dr IDRISSI est une collaboratrice active dans le milieu industriel, contribuant à combler le fossé entre la recherche académique et les applications du monde réel.

Voir plus Voir Moins

Retour des Apprenants

(0) Évaluation du cours

5 stars

0.00%

4 stars

0.00%

3 stars

0.00%

2 stars

0.00%

1 stars

0.00%

Avis

Pour ajouter un avis sur le cours, vous devez d'abord vous connecter. Connectez-vous ici

Aperçu de ce cours

2730 DH 35% off

4 days Restant à ce prix !

Caractéristiques du cours

Durée 6-12 hour
Language Français
Niveau de compétence.
CertificateNon
Nombre maximum d'inscrits
Type de formation

Cours connexes

Large Language Models (LLMs) au Service de la Relation Client : Chatbots et Assistants Virtuels

IDRISSI

4 200,00 DH

Analyser les données de son entreprise avec l’IA et l’IA Générative

IDRISSI

4 200,00 DH

Développement d’un Système de Recommandation Hybride pour les Plateformes de Streaming Vidéo avec Machine Learning et Deep Learning

IDRISSI

4 200,00 DH

Implémentez du Machine Learning sans coder grâce aux outils No Code

ENNANIA

4 200,00 DH

Systèmes de recommandation pour les applications commerciales avec Python, Machine Learning, Deep Learning, Pandas, Tensorflow, keras et Matplotlib

IDRISSI

2 730,00 DH
4 200,00 DH

Ce que vous apprendrez ?

Prérequis

Contenu de la Formation

À TÉLÉCHARGER

À propos de l'instructeur

IDRISSI

Retour des Apprenants

Avis

Caractéristiques du cours

Cours connexes

Large Language Models (LLMs) au Service de la Relation Client : Chatbots et Assistants Virtuels

Analyser les données de son entreprise avec l’IA et l’IA Générative

Développement d’un Système de Recommandation Hybride pour les Plateformes de Streaming Vidéo avec Machine Learning et Deep Learning

Implémentez du Machine Learning sans coder grâce aux outils No Code

Systèmes de recommandation pour les applications commerciales avec Python, Machine Learning, Deep Learning, Pandas, Tensorflow, keras et Matplotlib

Devenir enseignant, Partagez vos connaissances

Entreprise

Formation

Autre

Veille concurrentielle de marché par l’IA et Machine Learning: des Modèles Linéaires au Réseaux Profonds

Ce que vous apprendrez ?

Prérequis

Contenu de la Formation

À TÉLÉCHARGER

À propos de l'instructeur

Retour des Apprenants

Avis

Caractéristiques du cours

Cours connexes

Plus de cours par IDRISSI

Avancé

Avancé

Avancé

Avancé

Devenir enseignant, Partagez vos connaissances

Entreprise

Formation

Autre