Module 1 – Introduction au Machine Learning

• Comprendre l’intelligence artificielle et le Machine Learning
• Différence entre IA, Machine Learning et Deep Learning
• Comprendre les notions de modèle, entraînement et prédiction
• Comprendre les features et les labels
• Apprentissage supervisé et non supervisé
• Classification, régression et clustering
• Exemples d’utilisation du Machine Learning en entreprise

Module 2 – Découvrir le Machine Learning dans AWS

• Présentation de l’écosystème AWS pour le Machine Learning
• Introduction à Amazon SageMaker AI
• Rôle d’Amazon S3 dans un projet Machine Learning
• Présentation des rôles IAM et des permissions
• Présentation de CloudWatch pour la surveillance
• Comprendre l’architecture générale d’une solution Machine Learning sur AWS

Module 3 – Préparer l’environnement AWS

• Accéder à la console AWS
• Choisir la région AWS
• Créer et configurer un bucket Amazon S3
• Téléverser un jeu de données dans S3
• Accéder à Amazon SageMaker AI
• Configurer les permissions nécessaires
• Découvrir l’environnement de travail SageMaker

Module 4 – Comprendre et préparer les données

• Identifier les données utilisées pour l’entraînement
• Comprendre les lignes, colonnes et variables
• Identifier les variables numériques et catégorielles
• Identifier la variable cible
• Traiter les valeurs manquantes
• Identifier et supprimer les doublons
• Comprendre les valeurs aberrantes
• Sélectionner les variables pertinentes

Module 5 – Transformer les données pour le Machine Learning

• Nettoyer un jeu de données
• Transformer les types de données
• Encoder les variables catégorielles
• Normaliser certaines données
• Introduction au Feature Engineering
• Créer un jeu de données prêt pour l’entraînement
• Découvrir les outils de préparation des données dans SageMaker

Module 6 – Préparer les données d’entraînement et de test

• Comprendre le rôle des données d’entraînement
• Comprendre le rôle des données de validation
• Comprendre le rôle des données de test
• Diviser un jeu de données en plusieurs ensembles
• Comprendre l’importance de la généralisation du modèle

Module 7 – Entraîner un modèle avec Amazon SageMaker AI

• Comprendre le fonctionnement d’un algorithme de Machine Learning
• Choisir un algorithme adapté au problème
• Comprendre les Training Jobs
• Configurer un entraînement dans SageMaker
• Comprendre les hyperparamètres
• Choisir les ressources de calcul
• Lancer un entraînement
• Suivre l’exécution du Training Job
• Récupérer le modèle entraîné

Module 8 – Évaluer les performances du modèle

• Comprendre pourquoi un modèle doit être évalué
• Mesurer l’Accuracy
• Comprendre la Precision
• Comprendre le Recall
• Découvrir le F1 Score
• Comprendre la matrice de confusion
• Comparer les prédictions avec les résultats attendus
• Interpréter les performances d’un modèle

Module 9 – Comprendre l’Underfitting et l’Overfitting

• Comprendre l’Underfitting
• Comprendre l’Overfitting
• Identifier un modèle qui généralise mal
• Comprendre l’impact des données sur les performances
• Comprendre l’impact des hyperparamètres
• Améliorer progressivement un modèle

Module 10 – Optimiser un modèle Machine Learning

• Comparer plusieurs modèles
• Modifier les hyperparamètres
• Améliorer les variables utilisées
• Introduction au Hyperparameter Tuning
• Réentraîner un modèle
• Comparer les nouvelles performances
• Sélectionner le meilleur modèle

Module 11 – Déployer un modèle avec Amazon SageMaker AI

• Comprendre le principe de l’inférence
• Créer un modèle déployable
• Comprendre les endpoints SageMaker
• Configurer un endpoint
• Déployer un modèle
• Envoyer de nouvelles données au modèle
• Récupérer une prédiction
• Découvrir l’inférence en temps réel
• Introduction à l’inférence par lot et à l’inférence Serverless

Module 12 – Intégrer un modèle dans une application AWS

• Comprendre comment une application consomme un modèle
• Appeler un endpoint SageMaker avec Python
• Introduction à AWS Lambda
• Introduction à Amazon API Gateway
• Comprendre une architecture API Gateway, Lambda et SageMaker
• Tester une prédiction depuis une application

Module 13 – Introduction au MLOps avec AWS

• Comprendre le cycle de vie d’un modèle Machine Learning
• Versionner les modèles
• Introduction à SageMaker Model Registry
• Enregistrer différentes versions d’un modèle
• Comprendre l’approbation d’un modèle
• Gérer le passage vers la production
• Comprendre le principe du réentraînement

Module 14 – Surveiller un modèle en production

• Introduction à Amazon CloudWatch
• Consulter les métriques d’un endpoint
• Consulter les logs
• Comprendre le Data Drift
• Comprendre le Model Drift
• Introduction à SageMaker Model Monitor
• Identifier une baisse de performance
• Déterminer quand réentraîner un modèle

Module 15 – Sécurité et gestion des coûts

• Comprendre les rôles IAM utilisés par SageMaker
• Appliquer le principe du moindre privilège
• Contrôler les accès aux données Amazon S3
• Comprendre la protection des données
• Identifier les principales sources de coûts SageMaker
• Comprendre les coûts liés aux Training Jobs
• Comprendre les coûts liés aux endpoints
• Supprimer les ressources inutilisées après les ateliers

Module 16 – Introduction à l’IA générative sur AWS

• Différence entre Machine Learning traditionnel et IA générative
• Comprendre les Foundation Models
• Comprendre les Large Language Models
• Introduction à Amazon Bedrock
• Comprendre le principe d’un prompt
• Introduction aux embeddings
• Introduction au RAG
• Identifier les cas d’utilisation de SageMaker AI et d’Amazon Bedrock

Module 17 – Atelier pratique : projet Machine Learning de bout en bout

• Importer un jeu de données dans Amazon S3
• Explorer et préparer les données
• Séparer les données d’entraînement et de test
• Configurer Amazon SageMaker AI
• Entraîner un modèle
• Évaluer ses performances
• Améliorer le modèle
• Déployer le modèle sur un endpoint SageMaker
• Envoyer de nouvelles données au modèle
• Obtenir et interpréter une prédiction
• Consulter les métriques et les logs
• Supprimer les ressources AWS utilisées pendant l’atelier

Le monde du travail évolue rapidement, et à Montréal, les entreprises, OBNL et travailleurs autonomes font face à de nouveaux défis en matière de compétences. Chez Doussou Formation, nous proposons des formations professionnelles sur mesure qui répondent aux besoins concrets des organisations d’aujourd’hui.

Une offre de formation adaptée à tous les secteurs

Notre expertise couvre un large éventail de domaines :

• Bureautique : Excel, Word, Outlook, PowerPoint
• Technologies : Power BI, Python, SharePoint, Microsoft Copilot, Teams
• Gestion : Leadership, communication, RH, gestion du temps, gestion des conflits
• Comptabilité : QuickBooks, Sage 50
• Marketing et design : InDesign, Photoshop, réseaux sociaux

Pourquoi choisir Doussou Formation à Montréal ?

• Formateurs qualifiés et pédagogie active, orientée résultats
• Formations offertes en présentiel, en ligne ou en format hybride
• Reconnu par Emploi-Québec – admissible aux subventions
• Accompagnement sur mesure avant, pendant et après la formation

Formations pour différents profils

Entreprises

Nous accompagnons les PME, les grandes entreprises et les institutions publiques dans la mise à niveau des compétences numériques, organisationnelles et managériales de leurs équipes.

Organismes sans but lucratif (OBNL)

Nous comprenons les réalités budgétaires et structurelles des OBNL. Nos formations sont adaptées à leurs enjeux spécifiques et livrées de façon souple.

Travailleurs autonomes et consultants

Vous êtes freelance ou consultant ? Apprenez à maîtriser vos outils (Excel, Power BI, gestion du temps), améliorer votre image et structurer vos services.

Notre présence à Montréal

Nos services sont disponibles dans tous les arrondissements de Montréal : Ville-Marie, Rosemont, Plateau, Côte-des-Neiges, Villeray, Laval, Longueuil, etc. Nous nous déplaçons ou organisons les formations à distance selon vos besoins.

Ce que disent nos participants

« Formation la plus complète »
J’ai beaucoup apprécié mon introduction à Power BI. Je recommanderais aux participants d’avoir toujours deux écrans pour faciliter les exercices. La formule en petit groupe est parfaite.
— Damien F., participant à la formation Power BI (Intermédiaire)

« Parfait, à la hauteur de mes attentes. »
— Melissa, participante à la formation Google Sheets

« Une approche pédagogique humaine et efficace »
Votre approche pédagogique et votre patience ont rendu cette formation très agréable et enrichissante. Votre expérience dans le domaine et votre ouverture d’esprit ont été un véritable atout pour nous tous. Merci !
— Mohamed, participant à la formation ITIL

Questions fréquentes

• Quelles formations offrez-vous à Montréal ? – Bureautique, TI, IA, gestion, comptabilité, design, etc.
• Puis-je suivre la formation à distance ? – Oui, toutes nos formations sont disponibles en ligne ou sur site.
• Est-ce que les formations sont admissibles aux subventions ? – Oui, nos formations sont reconnues par Emploi-Québec.
• Combien de participants par groupe ? – Nos groupes sont limités pour favoriser l’apprentissage (généralement entre 2 et 8 personnes).

Demandez une formation sur mesure dès maintenant

Prêt à former vos équipes à Montréal ? Contactez notre équipe pour recevoir un devis ou discuter de vos besoins. Doussou Formation vous propose un parcours pédagogique adapté à votre secteur et vos objectifs.

Doussou Formation – Votre partenaire de développement professionnel à Montréal.

Module 1: Introduction à l’Intelligence Artificielle

• Survol et présentation avec Q/R (1h30)
• Définition et évolution de l’IA :
  • Terminologie et évolution
  • Des premiers algorithmes aux réseaux de neurones
  • Apprentissage profond et IA générative
  • IA faible, générale et supérieure
  • Exemples d’applications dans divers domaines
• Facteurs qui soutiennent l’IA :
  • Structures algorithmiques et heuristiques
  • Aspects matériels (CPU, GPU, TPU)
  • Langages (R, Python, C++, Rust, Mojo)
  • Logiciels et cadriciels
• Aperçu du Machine Learning :
  • Principales catégories de modèles
  • Apprentissage supervisé et non supervisé
  • Applications et domaines d’utilisation
• Aperçu du Deep Learning :
  • Différences avec le Machine Learning
  • Concepts et modèles
  • Applications et domaines d’utilisation
• Particularités du traitement du langage naturel
• Aperçu de l’IA générative :
  • Modèles de langage, image et multimodaux
  • Applications et produits sur le marché
  • Exemple : Google Gemini
• Problèmes et dangers :
  • Éthique et biais
  • Vie privée et impact environnemental
  • Risque de dystopies

Module 2: Démonstration de l’Intelligence Artificielle

• Survol et présentation avec Q/R (1h30)
• DevOps et pipelines IA :
  • Prétraitement des données
  • Entraînement et optimisation
  • Déploiement
• Machine Learning en pratique :
  • Démonstration avec Scikit-Learn
  • Approche conviviale avec PyCaret
  • Note: Codes sources avec Google Colab
• Deep Learning en pratique :
  • Démonstration avec Numpy
  • Utilisation de PyTorch
  • Note: Codes sources avec Google Colab
• IA générative :
  • Exploration des grands modèles de langage et multimodaux
  • Affinage et agents autonomes
  • Note: Pratique dans le module suivant avec Google Gemini

Module 3: Utilisation de Google Gemini

• Expérimentation avec Google Colab (3h30)
• Avec le chatbox :
  • Formulation des invites simples
  • Conseils pour les invites Python et autres
• Avec l’API Python :
  • Conception d’invites avancées
  • Optimisation de code et tests unitaires
• Avec le Studio :
  • Fine tuning et Retrieval-Augmented Generation
  • Construction d’un agent autonome
  • Projets expérimentaux avec Python et autres

Suite à cette formation avec OpenAI

Formation OpenAI pour les développeurs

Description de l’entreprise :

Doussou Formation est un organisme privé de formation continue en informatique assurant des prestations de développement et de la formation sur divers thèmes (PHP/MySQL,.NET, Python Java/JEE, JavaScript, logiciels Adobe, Unity 3D , ..) .
Nous intervenons dans nos locaux à Montréal, Québec, Gatineau ou en privée chez nos clients.

Description du poste :

Tâches d’intégration et design graphique.
Autres taches en fonction de votre profil.

Durée du mandat :

Ce mandat doit commencer dès que possible, 35 heures par semaine sur une durée de 6 mois. Ce mandat peut mener à un emploi à temps plein ou temps partiel.

Taux horaire :

Concurrentiel dans le marché

Exigences nécessaires :

Détenir un diplôme en Design graphique.
Bonne connaissance des logiciels de la suite Adobe (PhotoShop, Illustrator, InDesign, Adobe XD).

Seront considérés comme des atouts :

avoir une expérience en enseignement.
Connaissance de After Effect, Premiere Pro, Suite Office.

Qualités personnelles recherchées :

Mobilité.
Autonome et rigoureux.

Veuillez envoyer votre CV à candidature@doussou-formation.com SVP, merci!

Doussou Formation est à la recherche d’une ou d’un gestionnaire de communauté à Montréal.

Description de l’entreprise :

Doussou Formation est un organisme privé de formation continue en informatique assurant des prestations de développement (PHP/MySQL,.NET, Python Java/JEE, JavaScript,..) et des formations.
Nous assurons des formations en ligne ou dans nos locaux à Montréal, Québec, Gatineau ou en privée chez nos clients.

Description du poste :

Planifier et mettre en œuvre des stratégies numériques sur nos sites web, réseaux sociaux et YouTube.
Gestion du service client.
Rédaction en français (français/anglais est un atout).

Durée du mandat :

Ce travail commence dès que possible, 35 heures par semaine sur une durée pouvant atteindre 12 semaines. Ce mandat peut mener à un emploi à temps plein.

Taux horaire :

Concurrentiel dans le marché

Exigences nécessaires :

Détenir un diplôme en marketing, communication ou gestionnaire de communauté.

Seront considérés comme des atouts :

Expérience en rédaction web notamment dans la rédaction d’infolettres, d’articles de blogue, etc.
Expérience en marketing/communication.
Connaissance de la suite Adobe et de la suite Office.

Qualités personnelles recherchées :

Disponibilité.
Autonome et rigoureux.

Veuillez envoyer votre CV à candidature@doussou-formation.com SVP, merci!

Description de l’entreprise :

Doussou Formation est un organisme privé de formation continue en informatique assurant des prestations de développement (PHP/MySQL,.NET, Python Java/JEE, JavaScript,..) et des formations.
Nous assurons des formations en ligne ou dans nos locaux à Montréal, Québec, Gatineau ou en privée chez nos clients.

Description du poste :

Animer des formations en Informatique.
Taches d’intégration et développement (HTML, CSS, JavaScript, PHP, WordPress, Laravel, ..).
Autres taches en fonction de votre profil.

Durée du mandat :

Ce travail commence dès que possible, 35 heures par semaine sur une durée pouvant atteindre 12 semaines. Ce mandat peut mener à un emploi à temps plein.

Taux horaire :

Concurrentiel dans le marché

Exigences nécessaires :

DEP/ AEC ou Certificat.
Maîtrise d’une des technologies suivantes : PHP, HTML, CSS, JavaScript, WordPress, Laravel.

Seront considérés comme des atouts :

Avoir une expérience en enseignement.
Connaissance de la suite Adobe et de la suite Office.
Savoir communiquer en anglais.

Qualités personnelles recherchées :

Disponibilité.
Mobilité.
Autonome et rigoureux.

Veuillez envoyer votre CV à candidature@doussou-formation.com SVP, merci!

En tant qu’ingénieur au Québec, vous êtes tenu de compléter 30 heures de formation continue chaque année, conformément aux exigences de l’Ordre des Ingénieurs du Québec (OIQ). Chez Doussou Formation, nous comprenons les défis auxquels vous faites face pour maintenir vos compétences à jour tout en répondant aux demandes de votre métier. C’est pourquoi nous avons conçu des formations adaptées à vos besoins professionnels et conformes aux standards de l’OIQ

Des formations conçues pour les ingénieurs

Nous proposons une gamme complète de formations techniques et professionnelles pour vous aider à exceller dans votre domaine tout en respectant vos obligations de formation continue.

1. Formation sur les outils logiciels spécialisés

Les logiciels sont au cœur de l’ingénierie moderne. Nos formations vous permettent de maîtriser les outils essentiels pour rester compétitif :

2. Gestion de projets et performance en milieu technique

Dans un environnement où les projets deviennent de plus en plus complexes,
des compétences en gestion de projet sont indispensables :

3. Intelligence artificielle

Développez les compétences nécessaires pour intégrer l’intelligence
artificielle à vos projets d’ingénierie.

Pourquoi choisir Doussou Formation ?

• Des formations reconnues par l’OIQ : Toutes nos formations sont conformes aux exigences de l’Ordre des Ingénieurs du Québec, ce qui vous permet de valider vos heures en toute sérénité.
• Des formateurs experts : Nos intervenants sont des professionnels expérimentés dans leur domaine, garantissant une formation pratique et enrichissante.
• Flexibilité d’apprentissage : Optez pour des sessions en ligne ou en présentiel, selon votre emploi du temps et vos préférences.
• Personnalisation des parcours : Nous pouvons adapter nos formations à vos besoins spécifiques ou à ceux de votre entreprise.

• IA
• [Détails]

• Python et Science des données
• [Détails]

• Unreal Engine
• [Détails]

• Git
• [Détails]

• ReactJS
• [Détails]

• Blender
• [Détails]

• Maîtriser les requêtes SQL
• [Détails]

• Java
• [Détails]

Une approche pratique, adaptée au génie

Les technologies et les méthodes d’ingénierie évoluent rapidement.
Doussou Formation vous aide à actualiser vos compétences grâce à des
formations concrètes, offertes en petits groupes et animées par des
spécialistes.

Explorez nos domaines de formation

Pour nous transmettre une demande:

Téléphone :
438-402-2459
/
514-817-1932

Courriel :

info@doussou-formation.com

Doussou Formation est à la recherche d’une ou d’un développeur basé à Montréal.

Description de l’entreprise :

Doussou Formation est un organisme privé de formation continue en informatique assurant des prestations de développement (PHP/MySQL,.NET, Python Java/JEE, JavaScript,..) et des formations.
Nous assurons des formations en ligne ou dans nos locaux à Montréal, Québec, Gatineau ou en privée chez nos clients.

Description du poste :

Taches d’intégration et développement (HTML, CSS, JavaScript, PHP, WordPress, Laravel, ..).
Autres taches en fonction de votre profil.

Durée du mandat :

Ce travail commence dès que possible, 35 heures par semaine sur une durée pouvant atteindre 28 semaines. Ce mandat peut mener à un emploi à temps plein.

Taux horaire :

Concurrentiel dans le marché

Exigences nécessaires :

détenir un diplôme en Informatique.
Maîtrise d’une des technologies suivantes : PHP, HTML, CSS, JavaScript, WordPress, Laravel.

Seront considérés comme des atouts :

Avoir une expérience dans le developpement WordPress.
Connaissance de la suite Adobe et de la suite Office.
Savoir communiquer en anglais.

Qualités personnelles recherchées :

Disponibilité.
Mobilité.
Autonome et rigoureux.

Veuillez envoyer votre CV à candidature@doussou-formation.com SVP, merci!

Durée : 3 jours

Description de la formation :

La formation « La Science des Données » est conçue pour offrir une compréhension approfondie des concepts fondamentaux et des techniques avancées de la science des données. Destinée aux professionnels cherchant à exploiter la puissance des données pour prendre des décisions éclairées, cette formation couvre un large éventail de sujets allant des bases de la manipulation des données aux algorithmes avancés d’apprentissage automatique.

Compétences enseignées :

• Introduction à la science des données et son importance dans divers secteurs
• Manipulation et nettoyage des données avec Python et pandas
• Visualisation des données avec des outils comme Matplotlib et Seaborn
• Introduction aux bases de données relationnelles et non relationnelles
• Algorithmes d’apprentissage automatique (supervisé et non supervisé)
• Modélisation prédictive et évaluation des modèles
• Pratiques de déploiement des modèles et de gestion des projets de science des données

Public cible :

• Professionnels de l’informatique cherchant à se spécialiser dans la science des données
• Analystes de données souhaitant approfondir leurs compétences en apprentissage automatique
• Responsables de projets technologiques désireux de comprendre et d’intégrer la science des données dans leurs processus décisionnels
• Étudiants et diplômés en informatique, statistiques, ou disciplines connexes

Bénéfices attendus :

• Maîtrise des outils et techniques pour transformer les données en informations exploitables
• Capacité à construire et évaluer des modèles prédictifs pour diverses applications
• Compétence dans l’utilisation de Python pour la manipulation et l’analyse des données
• Compréhension des bonnes pratiques pour le déploiement de modèles en environnement de production
• Aptitude à gérer des projets de science des données de bout en bout, de la collecte des données à la mise en œuvre des solutions analytiques

Pré-requis :

• Connaissance de base en programmation (de préférence Python)
• Notions fondamentales en statistiques

Méthodologie :

La formation combine des sessions théoriques avec des ateliers pratiques pour garantir une compréhension complète des concepts. Les participants travailleront sur des projets réels pour appliquer les compétences acquises et recevoir des retours d’expérience personnalisés.

Certification :

À l’issue de la formation, les participants recevront un certificat de réussite attestant de leur compétence en science des données.

Inscription :

Lien d’inscription