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Plan du cours

Introduction à l'ingénierie de l'IA

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

Technologies fondamentales de l'IA

  • Comprendre l'apprentissage automatique
  • Apprentissage profond et réseaux neuronaux
  • Traitement du langage naturel (NLP)

Résolution de problèmes avec l'IA

  • Identification des problèmes adaptés aux solutions d'IA
  • Collecte et prétraitement des données
  • Sélection et entraînement des modèles

L'IA dans le développement logiciel

  • Outils d'IA pour les développeurs
  • Intégration de l'IA dans les systèmes existants
  • Contrôle de version et gestion des modèles

L'IA et l'ingénierie des données

  • Technologies de big data et leur rôle dans l'IA
  • Pipelines de données et processus ETL
  • Stockage et gestion des données pour l'IA

IA éthique

  • Comprendre les biais et l'équité dans les systèmes d'IA
  • Confidentialité et sécurité en ingénierie de l'IA
  • Considérations éthiques et meilleures pratiques

Gestion de projets d'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 d'IA
  • Construction et évaluation de simples modèles d'IA
  • Projets collaboratifs d'ingénierie de l'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 prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de programmation de base
  • De l'expérience avec la programmation Python
  • Une connaissance de base des statistiques et de l'algèbre linéaire

Audience

  • Ingénieurs en IA
  • Développeurs logiciels
  • Analystes de données
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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