Objectifs

  • 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.

A qui s'adresse cette formation ?

Public cible :
  • Data Scientists
  • Data Analysts
  • Ingénieurs Data
  • Ingénieurs DevOps
  • Développeurs
  • Architectes Data
  • Cadres dirigeants
  • Managers
  • Chefs de projets
Pré-requis :
  • Maîtrise des concepts de base en algorithmique.
  • Connaissance de la programmation en Python.

Contenu de la formation

Introduction à l'Intelligence Artificielle
  • Définition et concepts fondamentaux de l'IA.
  • Historique et évolution de l'IA à travers les décennies.
  • Panorama des marchés actuels de l'IA.
  • Exploration des différentes branches et sous-domaines de l'IA.
  • Présentation de cas d'usage variés :some text
    • Recherche d'information et extraction de connaissances.
    • Assistants virtuels et agents conversationnels.
    • Véhicules autonomes et systèmes de navigation.
    • Automatisation logistique et gestion d'entrepôts.
    • Applications médicales et santé connectée.
    • Intelligence artificielle dans les jeux vidéo.
    • Traitement et nettoyage automatisé des données.
    • Domotique et maisons intelligentes.
  • Technologies clés propulsant l'IA.
  • Innovations majeures : ChatGPT, OpenAI et autres avancées disruptives.
  • Études de cas basées sur des actualités récentes.
Techniques Fondamentales de l'IA
  • Introduction au Machine Learning et ses applications.
  • Compréhension des réseaux de neurones artificiels.
  • Exploration de l'apprentissage profond (Deep Learning).
  • Étude des réseaux de neurones convolutifs pour le traitement d'images.
  • Analyse des réseaux de neurones récurrents pour les données séquentielles.
  • Distinction entre apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
  • Présentation de frameworks comme TensorFlow.

Travaux pratiques :

  • Mise en place et comparaison d'algorithmes d'IA en Python.
  • Développement d'une application d'IA avec Flask ou Kivy.
Pipelines de Machine Learning
  • Identification et formulation du problème à résoudre.
  • Collecte, ingestion et préparation des données.
  • Séparation des données en ensembles d'entraînement et de test.
  • Sélection et extraction des variables pertinentes.
  • Entraînement et optimisation du modèle.
  • Déploiement du modèle en environnement de production.
  • Surveillance des performances et réentraînement du modèle si nécessaire.
  • Introduction aux pratiques de MLOps pour l'automatisation.

Travaux pratiques :

  • Création et entraînement de modèles de Machine Learning avec Python.
Traitement du Langage Naturel (NLP)
  • Vue d'ensemble du NLP et de ses enjeux.
  • Composants essentiels du NLP et applications en entreprise.
  • Techniques fondamentales :some text
    • Tokenisation des textes.
    • Racinisation et lemmatisation.
    • Modélisation avec le "Bag-of-Words".
  • Défis actuels du NLP, tels que l'ambiguïté linguistique.
  • Applications pratiques du NLP dans divers secteurs.

Travaux pratiques :

  • Développement d'un modèle NLP pour l'analyse de sentiments.
Chatbots et Agents Conversationnels
  • Comprendre le rôle et l'importance des chatbots.
  • Historique et évolution des agents conversationnels.
  • Méthodologie pour construire un chatbot efficace avec Dialogflow.
  • Techniques d'intégration des chatbots sur des plateformes web.
  • Facteurs clés de succès et défis liés aux chatbots.

Travaux pratiques :

  • Conception et déploiement d'un chatbot personnalisé.
Vision par Ordinateur (Computer Vision)
  • Introduction aux concepts de vision par ordinateur.
  • Capacités et applications de la vision par ordinateur sur mobiles.
  • Meilleures pratiques pour le développement d'applications de vision.
  • Utilisation d'OpenCV pour le traitement d'images.
  • Création d'un suiveur d'objets avec l'algorithme Camshift.
  • Défis techniques et solutions pour l'implémentation.

Travaux pratiques :

  • Développement d'un programme de vision par ordinateur pour la détection d'objets.
Perspectives et Avenir de l'IA
  • Discussion sur les défis actuels de l'IA, y compris l'éthique et la régulation.
  • Exploration des tendances émergentes et des opportunités futures.
  • Considérations sur la scalabilité et la robustesse des solutions d'IA.
  • Réflexion sur les implications sociales et sécuritaires de l'IA.

Atelier de prospective :

  • Analyse et débat sur l'évolution future de l'IA dans divers secteurs.
Enjeux Éthiques et Bonnes Pratiques
  • Évaluation de la qualité et de la fiabilité des résultats produits par l'IA.
  • Gestion des biais algorithmiques et prévention des erreurs systémiques.
  • Questions juridiques liées aux droits d'auteur et à la protection des données (RGPD).
  • Bonnes pratiques pour assurer la confidentialité et la sécurité des données.
  • Intégration responsable de l'IA dans les processus métier.
  • Présentation d'outils et de plateformes garantissant la confidentialité.

Moyens pédagogiques et techniques

Moyens pédagogiques et techniques :
  • 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.
Équipement requis :
  • Ordinateur avec micro, son et caméra (optionnel)
  • Connexion internet
  • L’outil Zoom sera utilisé pour la partie Visio-Conférence.‍
Modalités de dispense :
  • Présentiel : Formation en salle animée par un formateur expert.
  • Classe virtuelle : Formation en ligne interactive avec un formateur en temps réel.

Suivi de l'exécution et évaluation des résultats

  • 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.

Validation et Certification

  • Remise d'une attestation de fin de formation par Elitek.

Expérience et Résultats

  • Taux de satisfaction : nous disposons d'un nombre insuffisant de données

Admission

Entretien téléphonique et/ou physique de pré-admission avec un référent Elitek. Présentation de la part du client des problématiques rencontrées et détermination des objectifs professionnels de la formation. Délais d’inscription : 7 jours avant le début de formation.

Les + de la formation

Formateurs experts-conseils

Tous nos formateurs référents sont :

  • Certifiés dans leur domaine de formation 
  • Reconnus pour leurs qualités pédagogiques 
  • Experts-Conseils depuis plusieurs années
Coaching post-formation

Elitek vous propose à l’issue de chaque formation, un accompagnement adapté de vos collaborateurs dans la mise en œuvre des principes et méthodes présentés en formation.

L’engagement qualité pour nos formations

Soucieux de vous offrir des prestations de formation à la hauteur de nos engagements, Elitek s’est impliquée dans une démarche qualité et a été certifiée Qualiopi et référencée Datadock.

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10 Nov
November 10, 2024 9:00 AM
Au :
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November 12, 2024 5:00 PM
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16 Dec
December 16, 2024 9:00 AM
To:
18 Dec
December 18, 2024 5:00 PM
From:
14 Jan
January 14, 2025 9:00 AM
To:
16 Jan
January 16, 2025 5:00 PM
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16
December 2024
14
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Dispensée en

Présentiel / Distanciel

Durée

21 heures / 3 jours

Langue

Anglais / Français

Certification

Valid Certification

Avis des apprenants

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Accessibilité

Notre centre est accessible aux personnes à mobilité réduite. Pour toutes nos formations, nous réalisons des études préalables à la formation pour adapter l'accueil, les méthodes pédagogiques et l'animation de la formation en fonction de la situation de handicap annoncée. De plus, en fonction des demandes, nous mettrons tout en œuvre pour nous tourner vers des partenaires spécialisés.

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