Plongée en Intelligence Artificielle (IA) : Techniques, Cas d'Usage et Innovations
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Formation créée le 27/10/2024.
Version du programme : 1
Programme de la formation
Explorez l’IA : techniques essentielles, cas d’usage, innovations. Comprenez les enjeux, découvrez les opportunités et maîtrisez les technologies clés. Une formation pour plonger au cœur de l'IA et ses applications concrètes.
Objectifs de la formation
- Comprendre les enjeux stratégiques de l'IA et identifier les nouvelles opportunités qu'elle génère.
- Découvrir et appliquer les technologies de l'IA à travers des exemples et des exercices pratiques.
Profil des bénéficiaires
- Data Scientists Data Analysts Ingénieurs Data Ingénieurs DevOps Développeurs Architectes Data Cadres dirigeants Managers Chefs de projets
- Maîtrise des concepts de base en algorithmique. Connaissance de la programmation en Python.
Contenu de la formation
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Introduction à l'IA
- Concepts et historique
- Exploration des secteurs où l’IA est utilisée, ses sous-domaines.
- Extraction de connaissances, chatbots, véhicules autonomes. Automatisation logistique, santé connectée. IA dans les jeux vidéo, domotique, traitement des données.
- Panorama des avancées comme ChatGPT, OpenAI.
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Techniques Fondamentales de l'IA
- Machine Learning : Bases et exemples d’applications.
- Réseaux de neurones et Deep Learning : Apprentissage des réseaux convolutifs pour images et récurrents pour données séquentielles.
- Types d'apprentissage : Supervisé, non supervisé, par renforcement.
- Frameworks : Introduction à TensorFlow.
- Travaux pratiques : Algorithmes en Python et création d'applications avec Flask ou Kivy.
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Pipelines de Machine Learning
- Formulation du problème, collecte et préparation des données. Séparation des données en ensembles d'entraînement et de test. Sélection des variables, optimisation et déploiement.
- Introduction au MLOps : Automatisation des processus de ML.
- Travaux pratiques : Conception et optimisation de modèles en Python.
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Traitement du Langage Naturel (NLP)
- Applications du NLP en entreprise.
- Tokenisation, racinisation, lemmatisation, modèle "Bag-of-Words".
- Défis du NLP tels que l’ambiguïté linguistique.
- Travaux pratiques : Analyse de sentiments avec un modèle NLP.
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Chatbots et Agents Conversationnels
- Analyse des chatbots.
- Conception avec Dialogflow, intégration web.
- Clés pour optimiser les interactions.
- Travaux pratiques : Création et déploiement de chatbots.
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Vision par Ordinateur
- Vision par ordinateur, notamment sur mobiles.
- Utilisation d'OpenCV pour le traitement d’images, suivi d’objets (Camshift).
- Travaux pratiques : Programme de détection d'objets.
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Perspectives et Avenir de l'IA
- Défis actuels
- Tendances et opportunités
- Réflexion sur les impacts futurs de l’IA.
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Enjeux Éthiques et Bonnes Pratiques
- Qualité et fiabilité
- Aspects juridiques et RGPD
- Sécurité des données
- Outils de protection des données
L'équipe pédagogique d'Elitek est composée de formateurs certifiés et expérimentés, spécialisés dans l'enseignement des technologies. Ils utilisent des méthodes pédagogiques innovantes, mêlant théorie et pratique, pour garantir l'acquisition des compétences professionnelles clés.
- Suivi continu via des exercices pratiques et des mises en situation. Évaluations formatives pour mesurer la progression des participants. Questionnaire d'auto-évaluation en fin de formation pour valider les acquis.
- Formation disponible en présentiel ou en distanciel (classe virtuelle, e-learning). Méthodes pédagogiques variées : exposés interactifs, discussions, exercices pratiques, études de cas. Supports pédagogiques complets : documents de cours, ressources en ligne, environnements de développement. Accès à des environnements de formation configurés pour les besoins des exercices.
Modalités de certification
- Remise d'une attestation de fin de formation par Elitek.