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Nos dernières formations sur mesure passées :

Intelligence artificielle, un outil de compétitivité pour les entreprises
2023 - Pour l'Institut National du Travail de l'Emploi et de la Formation Professionnelle (INTEFP)

Entreprise, compétitivité et intelligence artificielle
2021 - Pour la Direction régionale des entreprises, de la concurrence, de la consommation, du travail et de l'emploi (DIRECCTE) Auvergne-Rhône-Alpes, en partenariat avec l'Université De Lyon (UDL)
 

Nos dernières formations préparées par nos enseignants chercheurs et enseignantes chercheuses ont été les suivantes : 
 

Culture

Module	Objectifs
Médiation artistique et culturelle (20h)	Repérer les cadres de référence qui permettent de penser la relation entre l’action artistique et ses destinataires ; analyser les différentes dimensions de la notion de médiation ; Observer les changements de paradigmes dans les rapports art/artiste/œuvres/société ; Interroger la notion de « réception », de « pratiques culturelles », de « publics ».
Cultures numériques  et mutations des organisations (20h)	Analyser les modèles socio-économiques des industries culturelles à l’heure du web ; Enjeux numériques dans la production et la diffusion des œuvres, des mutations professionnelles, de la transformation des organisations ; Saisir les enjeux des cultures numériques dans les politiques culturelles et les stratégies territoriales.
Société civile et démocratie culturelle (20h)	Repérer et analyser les initiatives en matière d’action culturelle, de pratiques culturelles et de relation entre création et territoires, portés par la société civile ; Analyser les droits culturels et leurs applications d’un point de vue historique, politique et méthodologique ; Comprendre les mutations des politiques culturelles et les enjeux contemporains des rapports entre culture et société.
Processus de l'œuvre et espaces de production (20h)	Décrypter les mécanismes de création, de production, de programmation et de diffusion des œuvres ; Analyser les formes de collaboration contemporaines dans les processus de création des œuvres ; Interroger la relation entre l’artiste et l’amateur, entre l’artiste et sa création, d’un point de vue sociologique, économique et juridique.

Informatique

Module	Objectifs
Introduction à la programmation Python (21h sur 3 jours)	Découvrir, voire approfondir, le langage de programmation Python ; Le cadre applicatif visé est celui de l'analyse des données, en particulier textuelles.
Introduction au machine learning (21h sur 3 jours)	Comprendre les concepts fondamentaux du machine learning ; Préparer, nettoyer et explorer un jeu de données pour l'entraînement d'un modèle ; Construire, entraîner et évaluer des modèles de régression et de classification ; Utiliser les principales bibliothèques de l'écosystème Python ou R ; Identifier les cas d'usage pertinents du ML dans leur propre contexte professionnel.
Modélisation et prédiction de séries temporelles (21h sur 3 jours)	Comprendre les fondamentaux des séries temporelles (stationnarité, saisonnalité, tendances) ; Maîtriser les méthodes classiques (SARIMA, lissage exponentielle, régression dynamique) et avancées (XGBoost, réseaux de neurones, deep learning) ; Prétraiter et visualiser des données temporelles (ggplot2) ; Évaluer et comparer les performances des modèles (MAE, RMSE, etc.) ; Déployer un modèle de prévision dans un environnement opérationnel (ex : rapports R Markdown) ; Identifier les pièges courants (sur-apprentissage, données manquantes).
Réseaux de neurones et Deep Learning (21h sur 3 jours)	Expliquer le fonctionnement interne d’un réseau de neurones, du neurone unique aux réseaux profonds, sans se limiter à une utilisation « boîte noire » ; Choisir une architecture adaptée à un problème donné et savoir justifier ce choix ; Entraîner un modèle et diagnostiquer son comportement (sur-apprentissage, mauvaise convergence, etc.) à partir des courbes d’apprentissage ; Régler méthodiquement les principaux hyperparamètres (taux d’apprentissage, taille de batch, régularisation, choix de l’optimiseur, etc.) ; Mettre en œuvre une chaîne de traitement complète en PyTorch, de la préparation des données à l’évaluation du modèle ; Identifier les situations où le deep learning n’est pas la solution la plus pertinente, etc.
Traitement automatique de la langue (21h sur 3 jours)	Pré-traiter des données textuelles ; Mettre en œuvre une solution locale pour traiter automatique des données textuelles ; Mettre en place un chatbot rudimentaire pouvant exploiter une collection documentaire locale.

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Taux par modules ICOM :

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Lorsqu’une session de module est ouverte nous vous recontacterons afin de confirmer avec vous votre souhait d’inscription.
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Une convocation pour le module vous sera transmise.

A la suite du module, et si vous avez procédé au règlement de l’inscription, vous recevrez une attestation de fin de formation.
Ces modules courts ne donnent pas lieu à un certificat ni à un diplôme.

Contact du Service Commun de la Formation Continue de Lyon 2 (SCFC)