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Objectifs pédagogiques

  • Comprendre ce qu'est l'Intelligence Artificielle (IA)
  • Evaluer et sélectionner les types de solutions et outils appropriés pour mettre en oeuvre un projet IA
  • Définir les types de bénéfices par métier, activité et secteur de l'entreprise.

Niveau requis

Avoir des notions de base sur les statistiques.

Public concerné

Directeurs, managers, chefs de projet, commerciaux, Data Analysts et/ou toute personne intéressée par l'IA.

Programme

Panorama général de l'Intelligence Artificielle (IA)

  • L'IA :
    • Présentation
    • Hier et aujourd'hui
    • Fantasme et réalité
    • Les enjeux
    • Les conséquences
    • Le marché
    • Les acteurs
    • Les données
    • Les domaines
  • Workflow d'un projet :
    • Machine Learning
    • Data Science
  • Comment choisir un projet IA ?
  • Roadmap d'un projet IA
  • Cycle d'un projet IA
  • Les acteurs d'un projet IA
  • Outils techniques pour les équipes d'IA

Les outils de développement d'applications

  • Types d'outils
  • Focus sur les bots
  • Les solutions leader et émergentes
  • Les plateformes de développement (API.ai de Google, ait.ia de Facebook)
  • Solution Cloud pour IA

Le Machine Learning

  • Le Machine Learning, un peu d'histoire
  • Les types de Machine Learning :
    • Apprentissage automatique supervisé
    • Apprentissage automatique non supervisé
    • Apprentissage automatique par renforcement
  • Les algorithmes du Machine Learning et leurs utilisations

Les outils Open Source utilisés en IA/ML

  • TensorFlow
  • Keras
  • Scikit-Learn
  • Theano
  • Caffe
  • Torch

Use case métier

  • Analyse des sentiments via le NLP (Natural Language Processing)
  • Analyse des images via le Deep Learning
  • Prédiction et classification via le Machine Learning

Modalités d’évaluation des acquis

L'évaluation des acquis se fait :

  • En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
  • Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation ou une certification (M2i ou éditeur)

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