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• Initiation aux fonctionnalités de base de l’IA • Être opérationnel professionnellement juste après la formation
Demandeur d’emploi, salarié, entreprise, étudiant, particulier
Définition de l’IA
Histoire de l’IA
Différents types d’IA (IA faible, IA forte)
Domaines d’application de l’IA
Apprentissage automatique (Machine Learning)
Apprentissage supervisé (Supervised Learning)
Apprentissage non supervisé (Unsupervised Learning)
Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning)
Apprentissage profond (Deep Learning)
Traitement du langage naturel (NLP)
Vision par ordinateur
Introduction aux principaux outils (Python, TensorFlow, PyTorch)
Utilisation de Jupyter Notebook
Installation des environnements de développement
Techniques avancées (régularisation, validation croisée)
Optimisation des hyperparamètres
Introduction aux réseaux de neurones
Création d’un modèle de réseau de neurones
Entraînement et évaluation du modèle
Visualisation des résultats
Considérations éthiques
Biais dans les algorithmes
IA et confidentialité des données