Etat de l’art sur l’Intelligence Artificielle

Les intelligences artificielles

▪ Histoire des Intelligences Artificielles
▪ Le problème de la prise de décision (Présentation des biais cognitifs)
▪ Présentation des deux grands domaines de l’intelligence artificielle : l’IA forte et l’IA faible (ou faible intelligence), les solutions pour remplacer l’homme
▪ Présentation générique du Machine Learning (Apprentissage Machine)
▪ Présentation générique du Deep Learning (Apprentissage Profond)

Les cas d’usages derrière les intelligences artificielles

▪ Présentation des cas d’usages les plus courants traités par les intelligences artificielles (Maintenance Prédictive, anti-spam, Détection de fraude, churn, etc.)
▪ De nouveaux cas d’usages (NLP ou traitement du langage naturel, Speech To Text, Reconnaissance d’image, OCR, chatbot, reconnaissance vocale, voitures autonomes, etc.)

Le cycle de vie d’un projet data

▪ Les acteurs d’un projet d’intelligence artificielle et leurs rôles respectifs : Data Scientist, Data Engineer, etc.
▪ Les différentes étapes d’un projet d’intelligence artificielle

Classifier les algorithmes de machine learning

▪ Algorithmes supervisés et non-supervisés

▪ Algorithmes pour classifier les éléments (Clustering) ou pour réaliser des prédictions (Régressions)
▪ Des cas d’usages pour le Machine Learning (Apprentissage Machine)

Traiter d’autres problématiques avec le deep learning

▪ Histoire et origine du Deep Learning
▪ Présentation des réseaux de neurones
▪ Des cas d’usages pour le Deep Learning (Apprentissage Profond)

Comprendre les synergies entre big data et les ia

▪ La source de tout : la donnée
▪ Ne pas oublier le plus important : la qualité de la donnée
▪ Présentation des données exogènes (médias sociaux, Open Data, etc.)

État de l’art du marché de l’intelligence artificielle

▪ Le positionnement des GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft) dans la course à l’IA
▪ Tour d’horizon des autres grands acteurs du marché

L’intelligence artificielle et l’éthique

▪ De quoi parle-t-on exactement lorsqu’on parle d’IA et d’éthique ?
▪ Les différents problèmes éthiques soulevés par l’IA

Travaux pratiques : Choix d’une IA pour répondre à une problématique

Avoir des connaissances générales en informatique et en gestion de projet numérique.

Analyser les apports potentiels de l’Intelligence Artificielle (IA) pour la mise en œuvre de projets, en s’appuyant sur un vocabulaire commun et une vue d’ensemble des solutions, outils et technologies du marché..

À l’issue de chaque module, le formateur évaluera chacun des participants en fonction des cas pratiques et exercices effectués.

Une attestation de formation vous sera remise.

• Alternance d’exercices, cas pratiques, QCM et de notions théoriques, projet Fil Rouge.
• Evaluations régulières et retour du formateur sur les points moins bien assimilés.
• Les supports de cours seront mis à disposition via notre la plate-forme de téléchargement AJC Classroom.
• Accès à notre plateforme à distance de Classe Virtuelle
  Mêmes possibilités et interactions avec votre formateur que lors d’une formation présentielle. En effet, votre formation se déroulera en connexion continue 7h/7 :
  • • • Echanges directs avec le formateur et l’équipe pédagogique à travers la visioconférence, les forums et chats
      • Vérification de l’avancement de votre travail et évaluation par votre formateur à l’aide d’exercices et de cas pratiques
      • Suivi pédagogique et conseils personnalisés pendant toute la formation

   

  Vous recevrez les informations de connexion par mail dès votre inscription. En cas de problème de connexion, vous pourrez joindre notre équipe à tout moment (avant ou même pendant la formation) au 0182837241 ou par mail à l’adresse hotline@ajc-formation.fr.

Les personnes en situation de handicap sont invitées à nous communiquer leurs besoins spécifiques. Nous ferons tout pour les mettre dans les meilleures conditions de suivi de la formation (compensation, accessibilité…)