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IA | Machine Learning

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 02_202312209716
Organisme responsable : EVOLUTION5 (ouvre dans un nouvel onglet)

Nouvelle recherche

Présentation de la formation

Objectifs

• Comprendre les fondements de l'intelligence artificielle. • Analyser les implications éthiques de l'intelligence artificielle. • Examiner les différents outils disponibles en intelligence artificielle. • Appliquer ces outils dans des contextes spécifiques. • Comprendre les concepts de base des RNN. • Évaluer les possibilités et les limites des RNN. • Intégrer les concepts fondamentaux du Machine Learning. • Évaluer l'impact du Machine Learning sur la résolution de…

• Comprendre les fondements de l'intelligence artificielle. • Analyser les implications éthiques de l'intelligence artificielle. • Examiner les différents outils disponibles en intelligence artificielle. • Appliquer ces outils dans des contextes spécifiques. • Comprendre les concepts de base des RNN. • Évaluer les possibilités et les limites des RNN. • Intégrer les concepts fondamentaux du Machine Learning. • Évaluer l'impact du Machine Learning sur la résolution de problèmes. • Examiner les types d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. • Explorer les principaux algorithmes du Machine Learning.

Programme de la formation

Module 1: Définir l'Intelligence Artificielle Comprendre les fondements de l'intelligence artificielle. Analyser les implications éthiques de l'IA. Module 2: Utiliser les Outils de l'IA Examiner les différents outils disponibles en intelligence artificielle. Appliquer les outils dans des contextes spécifiques. Module 3: Mettre en Place des Réseaux de Neurones Récursifs (RNN) Comprendre les concepts de base des RNN. Analyser les limitations et les opportunités des…

Module 1: Définir l'Intelligence Artificielle Comprendre les fondements de l'intelligence artificielle. Analyser les implications éthiques de l'IA. Module 2: Utiliser les Outils de l'IA Examiner les différents outils disponibles en intelligence artificielle. Appliquer les outils dans des contextes spécifiques. Module 3: Mettre en Place des Réseaux de Neurones Récursifs (RNN) Comprendre les concepts de base des RNN. Analyser les limitations et les opportunités des RNN. Module 4: Adopter le Machine Learning Intégrer les concepts fondamentaux du Machine Learning. Évaluer l'impact du Machine Learning sur la résolution de problèmes. Module 5: Choisir le Type d'Apprentissage en Machine Learning Examiner les types d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. Comparer les avantages et les limitations de chaque approche. Module 6: Appliquer les Algorithmes du Machine Learning Explorer les principaux algorithmes du Machine Learning. Évaluer les performances des algorithmes dans des scénarios réels. Module 7: Développer et Optimiser des Algorithmes Développer des compétences pratiques dans la création d'algorithmes. Résoudre des problèmes concrets en utilisant des approches algorithmiques. Module 8: Mettre en Pratique un Algorithme Appliquer un algorithme de Machine Learning à un projet réel. Réaliser une analyse critique des résultats pour améliorer l'algorithme. Module 9: Intégrer le Machine Learning dans la Chaîne de Traitement de la Donnée Comprendre le rôle du Machine Learning dans le traitement de la donnée. Optimiser la chaîne de traitement grâce à l'IA. Module 10: Explorer le Deep Learning Comprendre les bases du Deep Learning. Appliquer le Deep Learning dans des scénarios spécifiques.

Validation et sanction

-

Type de formation

Non certifiante

Niveau de sortie

Information non communiquée

Durée, rythme, financement

Durée

En centre

30 h

Financement

Conventionnement
Non
Financeur
  • Autre

    Programme : Non conventionnée / sans dispositif

Conditions d'accès

Publics visés

  • Demandeur d'emploi
  • Handicapé
  • Jeune (dans le cadre du plan jeune)
  • Jeune 16-25 ans
  • Public en emploi
  • Salarié
  • Salarié dans le cadre du CIF
  • Salarié dans le cadre du DIF
  • Salarié dans le cadre du plan de formation
  • Salarié en contrat aidé
  • Salarié en période de professionnalisation
  • Salarié en reconversion
  • Tout public

Niveau d'entrée

Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

Aucune

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement à distance

Adresse

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
19 rue Massenet
33700 Mérignac
Modalités
Entrées / Sorties à dates permanentes