Intelligence artificielle technique

Objectifs

S'initier à l'Intelligence Artificielle Technique

Découvrir l'éthique et la responsabilité dans l'IA technique

Analyser l'algorithmes d'apprentissage automatique

Effectuer le traitement du langage naturel (NLP)

Découvrir la vision par ordinateur

Analyser les systèmes de recommandation

Programme de la formation

S'initier à l'Intelligence Artificielle Technique

- Comprendre les fondements de l'intelligence artificielle technique

- Explorer les domaines d'application de l'IA technique

- Connaître les outils et les langages de programmation couramment utilisés en IA technique

- Développer des compétences en résolution de problèmes avec l'IA technique

- Comprendre les défis et les opportunités de l'IA technique

Découvrir l'éthique et la responsabilité dans l'IA technique

- Évaluer les implications éthiques de l'IA technique

- Comprendre les questions de confidentialité et de sécurité dans l'IA technique

- Gérer les biais et l'équité dans les modèles d'IA

- Mettre en œuvre des pratiques de développement responsable en IA

- Explorer les réglementations et les normes liées à l'IA technique

Analyser l'algorithmes d'apprentissage automatique

- Maîtriser les concepts de base de l'apprentissage automatique

- Créer des modèles de régression pour la prédiction

- Concevoir des modèles de classification pour la catégorisation

- Utiliser des méthodes d'ensemble pour améliorer les performances des modèles

- Explorer l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones artificiels

Effectuer le traitement du langage naturel (NLP)

- Comprendre les bases du traitement du langage naturel

- Prétraiter et vectoriser le texte pour l'analyse

- Construire des modèles de classification de texte

- Exploration de l'analyse de sentiment avec le NLP

- Création de chatbots et d'assistants virtuels

Découvrir la vision par ordinateur

- Acquérir une compréhension approfondie de la vision par ordinateur

- Utiliser des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la détection d'objets

- Effectuer la segmentation d'images pour l'analyse avancée

- Reconnaissance faciale et détection de caractéristiques

- Traitement d'images médicales pour le diagnostic

Analyser les systèmes de recommandation

- Comprendre le fonctionnement des systèmes de recommandation

- Mettre en œuvre des systèmes de recommandation collaboratifs

- Utiliser des méthodes de filtrage basées sur le contenu

- Explorer les systèmes de recommandation hybrides

- Optimiser les modèles de recommandation pour la personnalisation

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique