Intelligence artificielle avec Perplexity et NotebookLM de google

Objectifs

- Dire en leurs mots ce que sont les concepts de base de l'intelligence artificielle Générative (IAG).

- Utiliser efficacement Perplexity pour effectuer des recherches avancées et obtenir des informations précises dans divers contextes professionnels et éducatifs.

- Maîtriser les fonctionnalités de NotebookLM pour organiser, analyser et synthétiser l'information de manière intelligente.

- Combiner Perplexity et NotebookLM pour créer un flux de travail synergique dans la recherche et la gestion de l'information.

- Appliquer des principes éthiques lors de l'utilisation de l'IA.

Programme de la formation

Introduction à l'Intelligence Artificielle Générative

- Définition de l'intelligence artificielle.

- Historique et évolution de l'IAG.

- Types d'IA : IA faible, IA forte, apprentissage automatique, deep learning.

- Exemples d'application de l'IAG dans divers secteurs.

Découverte de Perplexity

- Présentation de Perplexity : fonctionnement et spécificités

- Comparaison avec d'autres moteurs de recherche IA

- Utilisation efficace des requêtes pour obtenir des informations précises

- Exploration des fonctionnalités de Perplexity : recherche en temps réel, citation des sources, suivi de conversation

- Démonstration en direct et interaction des apprenants avec Perplexity pour diverses tâches de recherche et d'analyse


Découverte de Notebook LM

- Présentation de Notebook LM : fonctionnalités et avantages

- Création et gestion de carnets numériques

- ? Utilisation de l'IA pour générer des synthèses, des FAQ et des guides d'étude

- Collaboration et partage de notebooks

- Exercices pratiques d'organisation et d'analyse de l'information avec Notebook LM


Synergie entre Perplexity et Notebook LM

- Stratégies pour utiliser Perplexity comme source d'information pour Notebook LM

- Techniques pour enrichir les notebooks avec des recherches Perplexity

- Cas d'usage combinant les deux outils dans différents contextes professionnels


Éthique et Perspectives de l'IAG

- Enjeux éthiques de l'IAG: Biais, vie privée, transparence.

- Régulations autour de l'IA et bonnes pratiques.

- Futur de l'IAG: Innovations à venir et leur impact potentiel.

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Information non communiquée