Plongée en Intelligence Artificielle (IA) : Techniques, Cas d'Usage et Innovations

• 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.

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.

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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 :
  • 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 :
  • 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.

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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.

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

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• Taux de satisfaction : 9.15/10

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