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Guide pratique pour apprendre les métiers de l’IA en autodidacte

apprendre l'IA en autodidacte

Parallèlement aux formations plus enrichissantes pour apprendre l’IA et ses métiers, vous pouvez aussi vous initier ou approfondir l’intelligence artificielle en autodidacte et de A à Z par le biais d’un guide. Cela, afin de combler vos besoins de connaissances si vous apprenez l’IA seul. Effectivement, travailler avec l’IA requiert des connaissances poussées, notamment en machine learning, en science de données et en algorithmes prédictifs.

Cependant, tout le monde n’a pas les moyens ni les ressources nécessaires pour suivre des parcours universitaires ou aller dans les grandes écoles d’ingénieurs alors que le secteur de l’IA connaît une croissance exponentielle. D’ici 2030, on estime qu’il pourrait générer des milliers d’emplois et d’opportunités.

Il faut toutefois avoir les compétences essentielles requises pour la formation en IA. L’essentiel, si vous apprenez l’IA seul, c’est de découvrir les langages et les concepts fondamentaux de l’apprentissage automatique et de la science des données. Dans ce dossier, découvrez la route à suivre pour vous former en autodidacte sur les technologies de l’IA.

Quelles connaissances de base demande la Data Science ?

apprendre l'IA en autodidacte

Se former correctement en vue de devenir Data Scientist demande une parfaite maîtrise de Python et du SQL. Pourquoi ces langages de programmation en particulier ? Tout simplement parce qu’il est facile à apprendre et que Python permet de développer très rapidement. Quelques raisons à son succès sont qu’il dispose d’un nombre incroyable de bibliothèques utilisables pour diverses applications.

La visualisation des données, le Machine Learning, l’analyse de données, l’intégration d’API ou encore des applications web. Concernant SQL, il est considéré aux yeux de nombreux développeurs comme une référence quand il s’agit de gérer des bases de données. Efficace tout en étant populaire, il peut aider un apprenti autodidacte à apprendre comment explorer, comprendre et utiliser les données collectées.

Quels cours pour se familiariser avec SQL et Python ?

Voici une sélection des 3 meilleures formations pour apprendre Python et SQL.

  • Apprenez les fondamentaux du SQL
  • Devenez un pro de Python
  • La structure de données Pandas

Si vous avez des questions qui restent sans réponses  à propos de SQL, vous avez aussi la possibilité d’avoir des explications et d’explorer ce sujet via un autre tutoriel de Mode Analytics : W3 Schools. Ce, à mesure de votre évolution dans les tutoriels.

Se former aux métiers de l’IA en autodidacte : par où commencer ?

apprendre l'IA en autodidacte

De nombreux développeurs en herbe ou aspirants développeurs pensent qu’il n’est pas facile d’acquérir des compétences en développement. Pareil pour le Machine Learning et la Data Science. Pourtant, dans ce guide de formation IA pour autodidacte, vous découvrirez bien assez tôt qu’il y a un chemin à suivre qui vous aidera à vous autoformer sur ces thématiques. Cette voie, comme nous l’avons vu plus haut, commence par l’apprentissage du Python et du SQL. Par la suite, il vous faut :

  • Apprendre les différentes étapes pour concevoir de produits alimentés avec l’IA, en veillant à comprendre plus largement les différents aspects de l’analyse des données.
  • Comprendre les principes fondamentaux des algorithmes de machine learning ou apprentissage automatique et de l’apprentissage profond (deep learning) et de les appliquer à la résolution de problèmes pratiques.
  • Approfondir vos connaissances des outils et fondamentaux de cette technologie de l’IA et explorer des processus de conception variés.
  • Savoir différencier les algorithmes : ceux servant à l’apprentissage automatique, ceux permettant de concevoir des produits d’IA en vue de résoudre des problèmes d’organisation. Vous devez aussi connaitre les applications des méthodes d’apprentissage automatique.
  • Enfin, en tant que futur professionnel de l’IA, on attend de vous une capacité d’évaluer de multiples opportunités d’IA dans les domaines existants (l’IA dans l’éducation, dans les soins de santé, l’informatique, etc.)

Formation IA en autodidacte : guide pour se former seul sans investir plus de 50 €

Une possibilité d’autoformation en IA est possible et se fait rapidement.

Via Learn with Google AI

Des cours sont dispensés sur cette plateforme en ligne. Cette dernière offre aussi différentes documentations ainsi que des guides traitant toutes les facettes de l’intelligence artificielle. Ces services se destinent aussi bien aux autodidactes débutants qu’aux développeurs en exercice travaillant déjà avec cette technologie dans le but de se perfectionner.

Parallèlement aux systèmes de recommandation ou des initiations au machine learning, vous y trouverez des ressources en clustering. Cette formation aborde aussi les préoccupations éthiques des usages de l’IA. Elle intègre par conséquent un guide sur des pratiques d’IA responsable et des modules traitant l’équité dans l’apprentissage de l’IA.

Apprendre l’IA en autodidacte via Coursera, MOOC de la Stanford University

La formation au machine learning s’effectuant au travers d’une plateforme de MOOC « Coursera » est considérée par de nombreux développeurs ou futurs experts en IA comme la meilleure ressource en ligne pour apprendre l’IA.

Un projet signé Google ayant pour finalité d’apprendre à développer des algorithmes de deep-learning à grande échelle. Pour un autodidacte qui se forme seul, 4 mois à raison de 5h de travail hebdomadaire permettent d’avoir un guide fournissant les fondamentaux du deep-learning, d’explorer les réseaux neuronaux convolutifs qui sont des réseaux de neurones artificiels, et d’apprendre le machine learning.

Devenir développeur autodidacte rapidement : guide des étapes à suivre

Quand on choisit l’auto formation pour apprendre l’IA, le plus important est de ne pas se disperser en choisissant un chemin.

Déterminez quelles sont les technologies que vous souhaitez apprendre

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Dans un premier temps, vous devez vous fixer une carte d’apprentissage. Cela suppose dans quel ordre vous allez apprendre.

  • Si c’est le développement web, c’est assez simple. Vous devez vous enquérir des fondamentaux : HTML, Javascript, CSS.
  • Si votre objectif professionnel est de devenir développeur Front-End, nous préconisons d’apprendre un préprocesseur CSS (Sass / Less / PostCSS) ; d’approfondir un framework CSS (Bootstrap / MaterializeCSS) ainsi qu’un framework Javascript (React.js / Vue.js / Angular.js)
  • Si vous voulez vous orienter vers le développement Back-End, alors apprenez les requêtes http. En outre, un langage serveur avec son framework
    (Node.js / PHP avec Laravel ou Symphony / Python avec Django ou Flask) est souhaitable.

Apprenez l’algorithmie et la syntaxe de votre langage

Seulement après avoir fait votre choix à propos des technologies que vous voulez apprendre en tenant compte de vos objectifs, le moment est venu de développer la compétence ultime de développeur : celle pour résoudre des problèmes.

Développez vos connaissances sur les conditions, le concept de fonctions et les boucles en vue de pouvoir résoudre des problèmes de manière cohérente. Une bonne technique consiste à scinder chaque problème en sous-problèmes pour qu’il soit plus simple à résoudre.

Mettez-vous dans le bain à l’aide d’un éditeur de code, de Git et de votre invite de commande

Arriver à cette étape prouve que vous avez déjà toutes vos bases en tête. Suivre les conseils de ce guide d’autodidacte en formation IA vous place un peu plus près de votre but.

  • Entre Visual Studio Code / Atom / Sublime Text entre autres, choisissez votre éditeur de code. Il est pertinent d’apprendre tous les raccourcis pour gagner un temps fou quand vous développez.
  • Apprenez-en plus sur les commandes de base de Linux. À l’instar de la navigation ou la modification de dossiers/fichiers, vous aurez besoin de ces outils en développement.
  • Enfin, s’il est gratifiant de parvenir à coder seul, vous travaillerez plus efficacement en groupe en faisant usage de l’outil le plus populaire parmi les développeurs : Git. Toutes les opportunités d’emploi en IA nécessitent une collaboration avec une équipe.

Apprendre l’IA en autodidacte : l’importance d’écrire des codes pour des projets

Si vous avez jusqu’à maintenant suivi nos conseils dans ce guide de formation pour autodidacte en IA, c’est bien dans l’objectif d’appliquer vos compétences à des projets réels, n’est-ce pas ?  En codant des projets, n’importe lequel qui vous passe par la tête, vous vous créez un portfolio.

L’essentiel est de construire quelque chose en explorant un ensemble de données. Efforcez-vous de trouver une solution d’IA résolvant le problème pratique auquel une entreprise (ou vous-même) pourrait être confrontée. Une bonne manière de s’entraîner en IA est d’explorer les jeux de données open source.

Un guide de formation IA pour autodidacte est incomplet sans souligner l’importance d’un apprentissage continu

apprendre l'IA en autodidacte

Vous devez vouloir apprendre encore et toujours plus sur la Data Science. Les secrets pour développer une carrière dans l’IA, c’est de lire des livres, de suivre des formations en ligne et d’apprendre sur le web en mettant à profit la quantité infinie de tutoriels disponibles. N’hésitez pas à consulter les travaux de recherche des sites des universités.

Rencontrez des gens doués dans leur domaine et apprenez d’eux. Surtout ceux ayant les compétences que vous voulez acquérir. Grâce à Meetup, vous serez en contact avec des groupes de professionnels de l’Analytics ou du développement de votre localité. Ces astuces fonctionnent pour accélérer vos apprentissages. En réalité, l’apprentissage en IA et en data science ne termine jamais vraiment.

Ces ressources peuvent vous être utiles pour apprendre l’IA en autodidacte

  • Des tutoriels et articles sont publiés par FreeCodeCamp et Hackernoon à propos de la Data Science et du développement
  • Le cours Udemy Data Science, Deep Learning, & Machine Learning with Python traitant du Machine Learning, des principes de l’Analytics et des statistiques. Une présentation des différentes techniques de Data Mining fait partie de ce programme.
  • Le livre Data Science For Business vous aide à comprendre les raisons pour lesquelles des modèles peuvent résoudre des problèmes dans un contexte spécifique. Cette ressource fait le lien entre les différentes approches analytiques et les problèmes business spécifiques.

Que ce soit à travers une VAE, un MOOC ou un parcours universitaire, les ressources pour acquérir les compétences essentielles aux professionnels de l’IA sont légion. A la clé : d’intéressantes et de nombreuses opportunités d’emploi.

Written by Virginie

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