Intelligence artificielle pour les séries temporelles

  • Court

La prévision des séries temporelles est un domaine important du Machine Learning qui est régulièrement mis de côté. Pourtant il est important car il existe de nombreuses attentes et questions qui incluent une composante temporelle.
Cette formation vous permet d'appliquer les concepts et les méthodologies de l'IA pour analyser les séries temporelles qui sont présentes dans de nombreux domaines d’application : les prévisions économiques, les prévisions de ventes, l’analyse budgétaire, l’analyse boursière, les projections de rendement, les études d’inventaire, etc.


  • Nous consulter

  • 1 jour (7 heures)

  • Formation présentielle

  • Français

  • Professionnels qui souhaitent appliquer les concepts et les méthodologies d'IA à l'analyse de séries temporelles avec des applications en finance, biologie, données médicales, prises de décision, etc.

  • Savoir programmer en Python et Pytorch


Présentation du programme

Programme

Contenu du programme

  • Concepts et techniques fondamentaux pour les séries temporelles
  • Applications pratiques avec Python et Pytorch

Objectifs du programme

  • Acquérir les outils et les méthodologies pour traiter les données de séries temporelles
  • Être capable de faire des prédictions de valeurs de classes pour des séries temporelles unique ou multiples

Méthodes pédagogiques

  • Cours
  • Programmation en Python et Pytorch

Mode d'animation

Mise à disposition d'un LMS : eLearnX

Mode d'évaluation

Attestation de formation

Compétences acquises à l'issue de la formation

  • Acquérir les outils et les méthodologies pour traiter les données de séries temporelles
  • Être capable de faire des prédictions de valeurs de classes pour des séries temporelles unique ou multiples

Intervenants

Responsable pédagogique

Michalis VAZIRGIANNIS

Professeur au Laboratoire d'Informatique de l'Ecole polytcehnique (LIX)