Intelligence artificielle (IA) et le machine learning : stratégies et applications

• Comprendre et exploiter l’IA : Assimiler les concepts clés et les approches stratégiques de l’IA et du Machine Learning.
• Maîtriser le traitement des données : Nettoyer, structurer et analyser des données pour une prise de décision optimale.
• Développer des modèles performants : Construire, entraîner et optimiser des algorithmes d’apprentissage automatique.
• Appliquer le Deep Learning : Utiliser les réseaux neuronaux pour des applications avancées en vision et langage naturel.
• Industrialiser les solutions IA : Déployer des modèles en production et assurer leur suivi et maintenance.
• Anticiper les défis éthiques : Intégrer la responsabilité, l’éthique et la réglementation dans les projets IA.

Module 1 : Introduction et Fondamentaux de l’IA

• Comprendre les bases et les concepts clés de l’IA.
• Explorer l’évolution et les applications modernes de l’IA.
• Identifier les enjeux et limites des systèmes intelligents.
• Différencier Machine Learning, Deep Learning et IA symbolique.
• Atelier et exercices : Études de cas et initiation aux outils IA.

Module 2 : Manipulation et Analyse des Données

• Collecter, nettoyer et transformer des jeux de données.
• Explorer et visualiser des données avec des outils adaptés.
• Réduire la dimensionnalité et traiter les données manquantes.
• Préparer des jeux de données optimisés pour le Machine Learning.
• Atelier et exercices : Analyse et prétraitement .

Module 3 : Machine Learning Supervisé et Non Supervisé

• Comprendre les principes de l’apprentissage supervisé et non supervisé.
• Développer des modèles de classification et de régression.
• Évaluer et améliorer la performance des modèles.
• Explorer les méthodes avancées : forêts aléatoires, SVM, clustering.
• Atelier et exercices : Création et optimisation de modèles ML.

Module 4 : Deep Learning et Réseaux de Neurones

• Concevoir des architectures de réseaux de neurones artificiels.
• Explorer les CNN, RNN et Transformers pour des applications spécifiques.
• Optimiser l’entraînement des modèles avec les meilleures pratiques.
• Utiliser TensorFlow et PyTorch pour implémenter des modèles avancés.
• Atelier et exercices : Développement d’un modèle de vision ou NLP.

Module 5 : Déploiement et Industrialisation des Modèles IA

• Comprendre les principes de MLOps et de l’automatisation des modèles.
• Mettre en production un modèle IA dans un environnement cloud.
• Assurer le suivi des performances et l’optimisation continue.
• Respecter l’éthique et les réglementations en intelligence artificielle.
• Atelier et exercices : Déploiement d’un modèle .

Module 6 : Stratégies et Innovation en IA

• Comprendre les tendances et évolutions technologiques en IA.
• Explorer les défis de l'IA dans le monde professionnel et industriel.
• Développer des stratégies IA adaptées aux besoins d’une entreprise.
• Étudier des business cases et innovations en IA.
• Atelier et exercices : Élaboration d’une stratégie IA pour un projet réel.

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