L'Intelligence Artificielle
Durée de la Formation : 7 heures
Modalité : Formation disponible en présentiel à l'Ecole Eléazar et/ou en distanciel via Zoom.
Des options de financement peuvent être disponibles.
Inscription et Dates : Pour plus d'informations sur les dates de session et le processus d'inscription, veuillez nous contacter
Pour toute question ou demande d'information supplémentaire, n'hésitez pas à nous contacter.
Professeur
Kévin
Professeur
Sandra
Bienvenue sur la page "IA" de l'Ecole Eléazar! Découvrez l'importance cruciale de l'intelligence artificielle dans notre monde moderne. De nos jours, l'IA révolutionne nos vies, des applications informatiques aux algorithmes de recommandation. Explorez avec nous les avancées passionnantes de cette technologie fascinante et apprenez comment l'intelligence artificielle façonne notre avenir.
Public cible
- Formation et développement des compétences :
Cette fonction s'adresse aux formateurs expérimentés spécialisés dans la conception et la mise en œuvre de dispositifs, aux responsables de formation en charge de projets pédagogiques, ainsi qu'aux chefs de projet assurant des missions liées à la formation.
- Comprendre les fondements théoriques de l'intelligence artificielle, y compris ses définitions, ses concepts de base et son évolution historique.
- Identifier les différents types d'intelligence artificielle, notamment l'IA faible et l'IA forte, ainsi que les principaux types d'apprentissage (supervisé, non supervisé et par renforcement).
- Acquérir des compétences pratiques dans le traitement des données pour l'IA, y compris la collecte, le nettoyage et le prétraitement des données.
- Explorer les modèles et algorithmes d'intelligence artificielle couramment utilisés, avec un accent particulier sur les réseaux de neurones et le deep learning.
- Examiner les applications de l'intelligence artificielle dans différents secteurs d'activité, en analysant des études de cas réels pour comprendre leur impact et leur potentiel.
- Sensibiliser aux considérations éthiques et aux responsabilités liées à l'utilisation de l'IA, en mettant en évidence les questions de biais, de confidentialité des données et de gouvernance.
- Apprendre les processus de développement, de déploiement et de gestion de projets d'IA, en comprenant les meilleures pratiques pour garantir le succès des initiatives d'IA.
- Envisager les perspectives futures de l'intelligence artificielle, en explorant les tendances émergentes et les impacts potentiels sur la société et l'économie.
Jour 1: Introduction à l'Intelligence Artificielle
Session 1: Fondements de l'IA
- Définitions et concepts de base en IA
- Histoire et évolution de l'IA
- Domaines d'application de l'IA
Session 2: Types d'IA
- IA faible vs IA forte
- Apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
- Réseaux de neurones et deep learning
Session 3: Données et prétraitement
- Importance des données dans l'IA
- Collecte, nettoyage et prétraitement des données
Session 4: Modèles d'IA
- Introduction aux principaux algorithmes d'IA
- Comprendre les architectures de réseau de neurones
- Exemples pratiques de modèles d'IA
Jour 2: Applications et Éthique de l'Intelligence Artificielle
Session 5: Applications de l'IA dans les entreprises
- Études de cas dans différents secteurs (santé, finance, marketing, etc.)
- Impact de l'IA sur les processus commerciaux
Session 6: Éthique et responsabilité
- Considérations éthiques liées à l'IA
- Biais et équité dans les modèles d'IA
- Cadre de gouvernance de l'IA
Session 7: Déploiement et gestion de projets IA
- Processus de développement et de déploiement de projets IA
- Méthodes de gestion de projets IA
Session 8: Perspectives futures de l'IA
- Tendances émergentes et futur de l'IA
- Impacts sociaux et économiques potentiels de l'IA
Durant la formation, le formateur évalue la progression des participants sur le plan pédagogique en utilisant des questionnaires à choix multiples (QCM), des simulations de situations réelles et des exercices pratiques.
Avant et après la formation, les participants complètent un test de positionnement afin de confirmer les compétences qu'ils ont acquises.
- Approche complète et équilibrée : La formation couvre une gamme complète de sujets, allant des concepts fondamentaux de l'IA aux applications pratiques, en passant par les considérations éthiques et les perspectives futures. Cela offre aux participants une vue d'ensemble approfondie du domaine.
- Interaction et engagement : La formation intègre des méthodes d'apprentissage interactives telles que des études de cas, des exercices pratiques et des discussions en groupe. Cela favorise l'engagement des participants et leur permet d'appliquer immédiatement les concepts appris.
- Évaluation formatrice et certificative : L'évaluation de la progression des participants se fait à la fois de manière formative, tout au long de la formation, à travers les activités et les interactions avec le formateur, et de manière certificative, avec des tests de positionnement avant et après la formation pour mesurer les compétences acquises.
- Adaptabilité aux différents niveaux : La formation est conçue pour être accessible aux participants ayant des niveaux de compétence variés en informatique et en intelligence artificielle. Les sujets abordés sont présentés de manière progressive, ce qui permet aux débutants de comprendre les concepts de base tout en offrant des informations plus avancées pour ceux qui ont déjà une certaine expérience dans le domaine.
Kévin
Certifié Qualiopi
Voici une liste des débouchés possibles après avoir suivi cette formation en intelligence artificielle :
- Développeur d'applications d'IA : Concevoir, développer et mettre en œuvre des applications utilisant des techniques d'intelligence artificielle pour résoudre des problèmes spécifiques dans divers domaines tels que la santé, la finance, le commerce électronique, etc.
- Ingénieur en machine learning : Concevoir et développer des algorithmes d'apprentissage automatique pour entraîner des modèles prédictifs et des systèmes intelligents.
- Data scientist : Analyser des ensembles de données complexes pour extraire des informations significatives et développer des modèles prédictifs en utilisant des techniques d'apprentissage automatique et d'analyse de données.
- Consultant en IA : Fournir des conseils aux entreprises sur la manière d'intégrer et d'utiliser efficacement des solutions d'intelligence artificielle pour améliorer leurs processus métier et leur compétitivité.
- Responsable en IA et éthique des données : Assurer la conformité aux normes éthiques et réglementaires dans le développement et l'utilisation de systèmes d'intelligence artificielle, en garantissant l'équité, la transparence et la responsabilité.
- Architecte en IA : Concevoir l'infrastructure et l'architecture des systèmes d'IA, en sélectionnant les technologies et les plateformes appropriées pour soutenir le déploiement et l'exécution de modèles d'IA à grande échelle.
- Spécialiste en traitement du langage naturel (NLP) : Travailler sur des applications et des systèmes qui comprennent et génèrent du langage naturel, tels que les chatbots, la traduction automatique, l'analyse des sentiments, etc.
- Chercheur en IA : Mener des recherches avancées dans le domaine de l'intelligence artificielle, en explorant de nouvelles techniques, algorithmes et applications pour repousser les limites de ce domaine en constante évolution.
- Chef de projet en IA : Diriger et coordonner des projets d'IA depuis la conception jusqu'au déploiement, en travaillant en étroite collaboration avec les équipes techniques, les parties prenantes et les utilisateurs finaux.
- Entrepreneur en IA : Créer et diriger une startup ou une entreprise axée sur le développement et la commercialisation de produits ou de services basés sur l'intelligence artificielle.
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