Formation Intelligence Artificielle

Programme

Introduction à l'IA

• Compréhension des bases de l'intelligence artificielle.
• Historique et évolutions récentes de l'IA.
• Applications de l'IA dans différents domaines.

Apprentissage Automatique (Machine Learning)

• Concepts clés du machine learning.
• Types d'apprentissage : supervisé, non supervisé, renforcé.
• Préparation des données et exploration.

Modèles et Algorithmes

• Régression linéaire et logistique.
• Arbres de décision et forêts aléatoires.
• Réseaux de neurones artificiels.
• Méthodes de clustering.

Traitement du Langage Naturel (NLP)

• Introduction au NLP.
• Analyse de sentiments.
• Création de chatbots.

Vision par Ordinateur (Computer Vision)

• Introduction à la vision par ordinateur.
• Détection d'objets.
• Traitement d'images et de vidéos.

Apprentissage en Profondeur (Deep Learning)

• Compréhension des réseaux de neurones profonds.
• Réseaux de neurones convolutionnels (CNN).
• Réseaux de neurones récurrents (RNN).

Éthique et Responsabilité

• Considérations éthiques dans l'IA.
• Transparence, équité et responsabilité dans les modèles d'IA.

Applications de l'IA

• Cas d'utilisation de l'IA dans le secteur industriel, médical, financier, etc.
• Projets et études de cas.

Apprentissage Automatique Renforcé (Reinforcement Learning)

• Concepts de l'apprentissage renforcé.
• Applications de l'apprentissage renforcé.

Mise en Pratique

• Réalisation de projets pratiques en équipe.
• Présentation des projets et rétroaction.