Guide complet pour votre parcours vers l'expertise certifiée en Intelligence Artificielle
Apprendre: Python, mathématiques (algèbre, statistiques), algorithmes de base
Outils: Jupyter, NumPy, Pandas
Ressources: Python for Data Science (Coursera), Khan Academy (maths)
Apprendre: Scikit-learn, algorithmes supervisés/non-supervisés, prétraitement données
Projet: Créer un modèle de prédiction (prix maisons, classification emails)
Ressources: Machine Learning (Coursera - Andrew Ng)
Apprendre: TensorFlow ou PyTorch, réseaux de neurones, CNN, RNN
Projet: Classification d'images, génération de texte
Ressources: Deep Learning Specialization (Coursera), Fast.ai
Apprendre: Transformers, Hugging Face, prompt engineering, fine-tuning
Projet: Chatbot personnalisé, système RAG
Ressources: Hugging Face Course, LangChain documentation
Apprendre: Déploiement modèles, cloud (AWS/GCP/Azure), monitoring
Projet: Déployer une API ML, pipeline automatisé
Ressources: MLOps Specialization, certifications cloud
Objectif: Obtenir 2-3 certifications reconnues (Google, AWS, TensorFlow)
Portfolio: 5-10 projets variés sur GitHub avec documentation
Réseau: Participer à Kaggle, conférences, LinkedIn actif
Combinaison gagnante: Expertise technique IA + Compétences en formation + Expérience consultante = Position unique sur le marché!
Stratégie recommandée:
Votre background unique (formation + psychosocial + tech) vous positionne parfaitement pour l'IA éthique et centrée humain - un marché en forte croissance!