Plan du cours

Introduction à l'ingénierie de l'intelligence artificielle

  • Qu'est-ce que l'ingénierie de l'intelligence artificielle ?
  • L'évolution de l'IA et son impact sur l'ingénierie
  • Concepts clés et terminologie en IA

Technologies de base de l'IA

  • Comprendre l'apprentissage automatique
  • Apprendre profondément et les réseaux neuronaux
  • Traitement du langage naturel (NLP)

Résolution de problèmes en IA

  • Identifier les problèmes appropriés pour des solutions d'IA
  • Collecte et prétraitement des données
  • Sélection et entraînement du modèle

IA dans le développement de logiciels

  • Outils d'IA pour les développeurs
  • Intégration de l'IA dans les systèmes existants
  • Gestion des versions et du modèle

IA et ingénierie des données

  • Technologies Big Data et leur rôle en IA
  • Canalisations de données et processus ETL
  • Stockage et gestion des données pour l'IA

Éthique en IA

  • Comprendre les biais et la justice dans les systèmes d'IA
  • Vie privée et sécurité en ingénierie de l'IA
  • Considérations éthiques et meilleures pratiques

Gestion de projets en IA

  • Méthodologies agiles pour les projets d'IA
  • Rôles et responsabilités de l'équipe
  • Documentation et rapports

Ingénierie de l'IA pratique

  • Configuration de votre environnement de développement IA
  • Création et évaluation de modèles d'IA simples
  • Projets collaboratifs en ingénierie d'IA

L'avenir de l'ingénierie de l'IA

  • Tendances émergentes en IA
  • Apprentissage continu et développement des compétences
  • Opportunités de carrière en ingénierie de l'IA

Résumé et prochains pas

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de programmation de base
  • Expérience avec la programmation en Python
  • Connaissance des statistiques de base et de l'algèbre linéaire

Public cible

  • Ingénieurs en intelligence artificielle (IA)
  • Développeurs logiciels
  • Analystes de données
 14 Heures

Nombre de participants


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