Aller au contenu principal

Acculturation en intelligence artificielle non scientifique

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 14_AF_0000160675
Organisme responsable : Centralesupelec Exed (ouvre dans un nouvel onglet)

Nouvelle recherche

Présentation de la formation

Objectifs

A l'issue de cette formation, le participant sera en capacité de :
- DECRIRE les concepts et les principales méthodologies et technologies de l'Intelligence Artificielle.
- DEFINIR l'intelligence artificielle et décrire son histoire et ses courants.
- DISTINGUER les différents modèles et méthodes de l'IA.
- EXPLIQUER les enjeux actuels de l'IA comme l'IA de confiance.

Programme de la formation

Une brève introduction à l'intelligence artificielle Introduction : Intelligence Artificielle, de quoi parle-t-on ? - Définitions. - Les différentes approches de l'IA : IA symbolique – IA orientée données. Comment traiter un problème en IA ? - Paradigme Modéliser – Inférer - Apprendre. - L'IA vue comme la conception d'agents rationnels. Une courte histoire de l'IA. - Les pères et les concepts fondateurs. - Les différentes saisons et courants de…

  • Une brève introduction à l'intelligence artificielle
    Introduction : Intelligence Artificielle, de quoi parle-t-on ?
    - Définitions.
    - Les différentes approches de l'IA : IA symbolique – IA orientée données.

    Comment traiter un problème en IA ?
    - Paradigme Modéliser – Inférer - Apprendre.
    - L'IA vue comme la conception d'agents rationnels.

    Une courte histoire de l'IA.
    - Les pères et les concepts fondateurs.
    - Les différentes saisons et courants de l'IA.

    L'IA aujourd'hui : un rapide tour d'horizon.
    - Ses succès et ses promesses.
    - Ses caractéristiques et ses besoins.
    - Ses limitations.
  • Introduction à l'IA orientée données : les modèles à base d'apprentissage
    Introduction au travers d'une tâche simple, e.g. reconnaissance d'un objet dans une image.

    Principe et fondements de l'apprentissage supervisé.
    - Régression et classification linéaire.
    - Minimisation du risque empirique – Techniques d'optimisation.
    - Généralisation...
    - Quelques modèles de classification.
    - Bonnes pratiques pour construire un modèle d'apprentissage.

    Apprentissage profond.
    - Motivations : limites de l'apprentissage « classique ».
    - Apprentissage de représentations.
    - Réseaux de neurones – Back-propagation.
    - Panorama des principes architectures : CNN, RNN, Transformers.
    - Principaux Framework.

    Autres paradigmes d'apprentissage
    - Apprentissage non-supervisé.
    - Apprentissage semi-supervisé.
    - Autres paradigmes.

    Conclusion : limitations et enjeux.
  • Introduction à l'IA symbolique : les différents modèles d'agents
    Introduction au travers d'une tâche simple, e.g. jouer aux échecs.

    Modèles à base d'états.
    - Problèmes de recherche.
    - Processus de Markov.
    - Recherche adversariale.

    Modèles à base de variables.
    - CSPs.
    - Réseaux bayesiens.

    Modèles à base de connaissances.   
    - Représentation de la connaissances – Les principaux formalismes.
    - Agents logiques.

    Conclusion : limitations et enjeux
  • Enjeux et défis actuels de l'IA : vers une IA de confiance
    - Introduction : Motivations – Enjeux sociétaux et règlementaires – IA digne de Confiance

    - Robustesse et certification des systèmes d'IA

    - IA et intégrité des données

    - Explicabilité des systèmes d'IA5.

    - Responsabilité des systèmes d'IA (équité, éthique)

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Niveau de sortie

Sans niveau spécifique

Durée, rythme, financement

Durée

En centre

7 h

Financement

Conventionnement
Non

Conditions d'accès

Public visé

  • Tout public

Informations sur les publics

Cette formation est principalement adaptée à des non-initiés à l'IA dont : - Comité de direction. - Chef de projets. - Responsables d'équipes techniques. - Ingénieurs de recherche et développement.

Niveau d'entrée

Bac + 5 et plus

Conditions spécifiques et prérequis

Bac + 5 en particulier une culture générale en informatique/mathématiques.

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement en présentielle

Adresse

30 Rue des Favorites
75015 Paris 15e

Responsable : Centralesupelec Exed

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
Centralesupelec Exed
91190 Gif-sur-Yvette
État du recrutement
Ouvert
Modalités
Entrées / Sorties à dates permanentes