Immersion en Intelligence Artificielle (IA) - Techniques, cas d'usage et innovations

Qualiopi
À partir de 2400 €
Durée 21h en 3 jours
Localisation Partout en France
Logo de M2I - Immersion en Intelligence Artificielle (IA) - Techniques, cas d'usage et innovations

Proposé par

M2I

Prérequis

Avoir des connaissances en algorithmique et en programmation Python.

Public admis

  • Salarié en Poste
  • Entreprise

Demandeur d'emploi et Etudiant non admis

Financement

  • Votre OPCO
  • Financement personnel

Financement CPF non pris en charge

Modalités

  • En centre
  • À distance

Objectifs pédagogiques

A l'issue de cette formation, vous serez capable de :

  • Identifier les enjeux de l'IA ainsi que les nouvelles opportunités qu'elle ouvre
  • Découvrir les technologies de l'IA et leur implémentation à travers des exemples pratiques.

Programme de la formation

Jour 1

Introduction

  • Définir l'IA
  • Fondations et histoire de l'IA
  • Les marchés de l'IA
  • Les différentes branches de l'IA
  • Les cas d'usage de l'IA
    • Recherche de savoir
    • Assistants personnels numériques
    • Chauffeur personnel
    • Gestionnaire d'entrepôt
    • Santé humaine
    • Jeux vidéo
    • Nettoyage de données
    • Domotique
  • Les technologies de l'IA
  • Disruptions de l'IA : ChatGPT / OpenAI et autres innovations de rupture
  • Etudes de cas inspirées de l'actualité

Techniques fondamentales de l'IA

  • Machine Learning
  • Réseaux de neurones artificiels (Artificial Neural Networks)
  • Apprentissage profond (Deep Learning)
  • Réseaux de neurones convolutifs (Convolutional Neural Networks)
  • Réseaux de neurones récurrents (Recurrent Neural Networks)
  • Apprentissages supervisé / non-supervisé / renforcé
  • TensorFlow
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
  • Mettre en oeuvre et faire un comparatif d'algorithmes d'IA avec Python
  • Construire une application d'IA avec Flask ou Kivy

Jour 2

Pipelines de Machine Learning

  • Définition du problème
  • Ingestion des données
  • Préparation des données
  • Ségrégation des données
  • Sélection de variables
  • Extraction de variables
  • Apprentissage du modèle
  • Déploiement du modèle en production
  • Surveillance du modèle et réapprentissage
  • Introduction à MLOps
Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
  • Création de modèles de Machine Learning avec Python

Traitement du langage naturel (Natural Language Processing)

  • Vue d'ensemble du NLP
  • Les composants du NLP
  • Applications du NLP en entreprise
  • Comment utiliser le NLP ?
  • Tokenisation
  • Racinisation vs Lemmatisation
  • Utilisation du modèle "bag-of-words"
  • Challenges du NLP
Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
  • Création d'un modèle de NLP pour l'analyse de sentiment

Jour 3

Chatbots

  • Qu'est-ce qu'un chatbot ?
  • La montée des chatbots
  • Comment construire un chatbot ?
  • Construire un chatbot avec Dialogflow
  • Intégrer un chatbot à une page Web
  • Challenges dans la construction d'un chatbot réussi
Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
  • Création d'un chatbot

Vision par ordinateur (Computer Vision)

  • Nouvelles possibilités offertes par la vision par ordinateur
  • Comment utiliser la vision par ordinateur ?
  • La vision par ordinateur sur les appareils mobiles
  • Meilleures pratiques
  • Cas d'usage
  • Utiliser OpenCV
  • Construire un tracker d'objet avec Camshift
  • Challenges de la vision par ordinateur
  • Implémenter une solution de vision par ordinateur
Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
  • Démonstration : création d'un programme de vision par ordinateur

Perspectives futures

  • Challenges de l'IA
  • Futures tendances et opportunités
  • Scalabilité de l'IA
  • Implications éthiques, sociales, et de sûreté (safety)
Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
  • Clôture : Atelier de prospective

Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.

Modalités d’évaluation des acquis

  • En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
  • Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation
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M2I

"Un leadership dans le domaine de la formation"

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