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Intelligence Artificielle

THBI1468

2 jours (14 heures) – Initiation / Fondamentaux

2 jours (14 heures)
Initiation / Fondamentaux

Formation : Intelligence Artificielle

Domaine : Informatique

Présentiel
Présentiel
Online
En ligne
Coût
1000€ HT

Objectifs pédagogiques

  • Définir le véritable potentiel et les limitations des solutions basées sur l’intelligence artificielle, le Machine Learning et le Deep Learning
  • Concevoir des applications concrètes dans différents secteurs d’activité
  • Maîtriser la méthodologie particulière d’un projet d’intelligence artificielle
  • Comprendre comment exploiter les dernières avancées du Deep Learning
  • Acquérir une vision claire de l’état de l’art de l’Intelligence Artificielle

Niveau requis

  • Aucun

Public concerné

  • Dirigeants, directeurs informatiques, directeurs et managers projets, chef de produit, responsable fonctionnel, toute personne souhaitant piloter ou concevoir un projet basé sur de l’intelligence artificielle, du machine Learning ou du Deep Learning

Dates de formations

  • Aucune session est planifiée actuellement pour cette formation.

Programme de formation

2 jours (14 heures)

Initiation / Fondamentaux

Introduction à l’Intelligence Artificielle

  • Principe général et concepts basiques
  • Exemples de cas d’usage dans différents secteurs : industrie, marketing, transport, IoT, web, énergie…
  • Enjeux d’aujourd’hui et perspectives de demain
  • Types de tâches : automatisation, classification, régression, clustering, séries temporelles, détection d’anomalie

Apprentissage automatique (Machine Learning)

  • Qu’est-ce qui permet à une machine d’apprendre ?
  • Machine Learning et algorithmes supervisés
  • Deep Learning et réseaux de neurones
  • Algorithmes non supervisés
  • Algorithmes génétiques

Projet et mise en œuvre du Machine Learning

  • Formaliser le problème et chiffrer la création de valeur attendue
  • Collecter et préparer les données
  • Entraîner un modèle de Machine Learning
  • Procédure d’évaluation et bonnes pratiques
  • Optimiser les performances globales du système
  • Mettre en production et superviser le modèle

Mise en œuvre complète d’un mini-projet de Machine Learning sans code avec des outils en ligne pour faire des prédictions dans un tableur

    Deep Learning et réseaux de neurones

    • Apport des réseaux de neurones profonds par rapport aux autres algorithmes de Machine Learning
    • Fonctionnement général d’un réseau de neurones
    • Types de données et cas d’usage où le Deep Learning donne les meilleurs résultats
    • Transfer Learning et réutilisation de modèles pré-entraînés

    Langage naturel et Intelligence Artificielle

    • Fondamentaux du Natural Langage Processing (NLP)
    • Utilisation dans un projet de Machine Learning
    • Apport du Deep Learning et utilisation du Transfer Learning
    • Utilisation par les bots et les assistants virtuels

    Réseaux de neurones spécifiques

    • Réseaux de neurones convolutifs (CNN) et données perceptuelles : images, sons, vidéos
    • Réseaux de neurones récurrents (RNN) et séries temporelles : LSTM, GRU
    • Réseaux antagonistes (GAN) et utilisation dans les Deep Fakes
    • Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning)

    Conclusions

    • Récapitulatif des points clés d’un projet de Machine Learning et de Deep Learning
    • Echanges autour des cas d’usage métier identifiés par les participants tout au long de la formation
    L’Intelligence Artificielle propose une approche nouvelle de la résolution de problèmes dans de nombreux secteurs d’activité (industrie, communication, médecine…). Souvent synonyme de révolution ou d’avancées uniques, elle doit être bien comprise par les managers, décisionnaires, et responsables fonctionnels. Cette formation vous donnera une vision d’ensemble claire du sujet. Vous serez à même d’identifier des opportunités d’utilisation concrètes et maîtriserez la méthodologie de base pour les mettre en œuvre

    Qualité et certification

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