Formation Artificial Intelligence (AI) for Managers
Artificial Intelligence (AI) est la simulation de l'intelligence humaine dans les machines qui sont programmées pour penser et agir comme les humains. Il couvre une variété de technologies, telles que l'apprentissage en machine et l'apprentissage en profondeur, et est utilisé pour diverses applications d'affaires et d'entreprise pour résoudre les défis et les besoins organisationnels.
Cette formation guidée par les instructeurs, en direct (online ou sur site) vise les gestionnaires et les dirigeants d'affaires qui souhaitent apprendre sur les fondements de l'intelligence artificielle et gérer les projets d'IA pour leur organisation.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de comprendre l’IA au niveau technique et de stratégier en utilisant les données et les ressources de leur organisation pour gérer avec succès les projets d’IA.
Le format du cours
- Lecture et discussion interactives.
- Beaucoup d’exercices et de pratiques.
- La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
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Plan du cours
Introduction
Aperçu de Artificial Intelligence (AI)
- Systèmes d'apprentissage automatique
Explorer les applications de l'IA
- L'IA dans le contexte de l'entreprise
Se familiariser avec la technologie de l'IA
- Sous-adaptation et suradaptation, classification et régularisation
- Perception multicouche (MLP) et apprentissage profond
- Réseaux neuronaux convolutifs et récurrents
Évaluation des approches stratégiques
- Mise en service ou acquisition (construire ou acheter ?)
- Modèles de maturité de l'IA pour votre organisation
Travailler avec des données dans votre organisation
- Évaluation de l'état de préparation des données
- Word enchâssements
- Formation avec des données artificielles
Évaluer la sélection des projets d'IA
- Critères clés pour la sélection des projets
Gérer un projet d'IA
- Apprentissage automatique ou apprentissage profond
- Gestion de projet (cycle de vie, délais, méthodologie)
- Opérations, maintenance et gestion des risques
Recueillir des informations
- Mise en œuvre de méthodes de retour d'information (enquêtes, entretiens, etc.)
- Principales parties prenantes qui fourniront un retour d'information
- Analyse des résultats
Résumé et conclusion
Pré requis
- Familiarité avec la programmation
- Compréhension de base des algorithmes
Audience
- Business leaders
- Gestionnaires de projets
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Kenia Iveth - si
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C'était très drôle et très intéressant la façon dont les sujets ont été exposés
Iván - si
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de LangChain et de ses composants.
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Small Language Models (SLMs): Applications and Innovations
14 heuresCette formation en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent mettre en œuvre et exploiter les petits modèles de langage dans diverses applications.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre l'architecture et la fonctionnalité des petits modèles de langage.
- Mettre en œuvre des SLM pour des tâches telles que la génération de texte et l'analyse des sentiments.
- Optimiser et affiner les SLM pour des cas d'utilisation spécifiques.
- Déployer des SLM dans des environnements à ressources limitées.
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Small Language Models (SLMs) for Domain-Specific Applications
28 heuresCette formation en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux ingénieurs en apprentissage automatique de niveau intermédiaire qui souhaitent créer et appliquer de petits modèles de langage adaptés à des domaines spécifiques tels que le juridique, le médical et le technique.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre l'importance et l'application des modèles de langage spécifiques à un domaine.
- Collecter et prétraiter des ensembles de données spécialisées pour l'entraînement des modèles.
- Former et affiner les modèles de langage pour des applications spécifiques à un domaine.
- Évaluer et comparer les modèles à l'aide de mesures pertinentes pour le domaine.
- Déployer des modèles linguistiques spécifiques à un domaine dans des scénarios réels.
Small Language Models (SLMs) for Human-AI Interactions
14 heuresCette formation en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists de niveau intermédiaire, aux chercheurs en apprentissage automatique et en IA qui souhaitent créer des expériences conversationnelles engageantes et efficaces alimentées par l'IA avec de petits modèles de langage.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes fondamentaux de l'IA conversationnelle et le rôle des SLM.
- Concevoir et mettre en œuvre des interactions d'IA centrées sur l'utilisateur.
- Développer et former des SLMs pour des applications interactives.
- Évaluer et améliorer l'efficacité de la communication entre l'homme et l'IA à l'aide de mesures appropriées.
- Déployer des interfaces conversationnelles évolutives et éthiques basées sur l'IA dans des scénarios réels.
Small Language Models (SLMs): Developing Energy-Efficient AI
21 heuresCette formation en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en apprentissage automatique de niveau avancé et aux chercheurs en IA qui souhaitent développer des solutions d'IA économes en énergie avec de petits modèles de langage qui sont à la fois puissants et respectueux de l'environnement.
A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre l'impact de l'IA sur la consommation d'énergie et l'environnement.
- Appliquer des techniques de compression et d'optimisation de modèles pour réduire la taille et la consommation d'énergie des modèles d'IA.
- Utiliser du matériel et des logiciels économes en énergie pour le déploiement de l'IA.
- Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour le développement durable de l'IA.
- Défendre les pratiques durables dans l'industrie de l'IA et y contribuer.
Small Language Models (SLMs) for On-Device AI
21 heuresCette formation en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'informatique de niveau intermédiaire qui souhaitent déployer de petits modèles linguistiques directement sur des appareils aux capacités de traitement limitées, ouvrant ainsi la voie à des applications innovantes dans divers secteurs.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les défis et les solutions pour la mise en œuvre de l'IA sur du matériel compact.
- Optimiser et compresser les modèles d'IA pour un déploiement efficace sur les appareils.
- Utiliser des cadres et des outils modernes d'IA pour la mise en œuvre de modèles sur l'appareil.
- Concevoir et développer des applications d'IA en temps réel pour les appareils mobiles et IoT.
- Évaluer et garantir la sécurité et la confidentialité des systèmes d'IA sur appareil.
SLMs for Educational Tech: Tailoring AI for Learning and Development
14 heuresCette formation en direct dans Belgique (en ligne ou sur place) s'adresse aux technologues de l'éducation de niveau intermédiaire, aux concepteurs pédagogiques et aux développeurs d'IA dans le domaine de l'éducation qui souhaitent intégrer Small Language Models (SLMs) dans les plateformes éducatives afin d'améliorer les processus d'enseignement et d'apprentissage.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle des SLM dans la technologie éducative.
- Concevoir des expériences d'apprentissage pilotées par l'IA à l'aide de SLM.
- Mettre en œuvre les SLM dans divers contextes éducatifs.
- Évaluer l'efficacité des SLM en termes de résultats d'apprentissage.
SLMs for Smart Cities: Urban Planning and Management with AI
14 heuresCette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur place) est destinée aux urbanistes de niveau intermédiaire, aux administrateurs de ville et aux développeurs de solutions de ville intelligente qui souhaitent mettre en œuvre Small Language Models (SLMs) dans des projets de ville intelligente afin d'améliorer la vie urbaine.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre l'application des GDT dans les villes intelligentes.
- Intégrer les SLM aux ensembles de données urbaines pour améliorer la prise de décision.
- Développer des stratégies pour déployer les GDT dans les systèmes de gestion urbaine.
- Évaluer l'impact des GDT sur la planification urbaine et les solutions de villes intelligentes.
Introduction to Large Language Models (LLMs)
14 heuresCette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser des modèles de langage à grande échelle pour diverses tâches de langage naturel.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
-
Mettre en place un environnement de développement qui inclut un LLM populaire.
Créer un LLM de base et l'affiner sur un ensemble de données personnalisé.
Utiliser les LLM pour différentes tâches de langage naturel telles que le résumé de texte, la réponse aux questions, la génération de texte, etc.
Déboguer et évaluer les LLM à l'aide d'outils tels que TensorBoard, PyTorch Lightning et Hugging Face Datasets.
Generative AI with Large Language Models (LLMs)
21 heuresCette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent apprendre à utiliser l'IA générative avec les LLM pour diverses tâches et domaines.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
-
Expliquer ce qu'est l'IA générative et comment elle fonctionne.
Décrire l'architecture du transformateur qui alimente les LLM.
Utiliser les lois empiriques de mise à l'échelle pour optimiser les LLM pour différentes tâches et contraintes.
Appliquer des outils et des méthodes de pointe pour former, affiner et déployer les LLM.
Discuter des opportunités et des risques de l'IA générative pour la société et les entreprises.
Advanced LLMs for NLP Tasks
21 heuresCette formation en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists de niveau intermédiaire, aux développeurs d'IA et aux passionnés d'IA qui souhaitent utiliser les LLM pour effectuer diverses tâches de NLP et créer des contenus nouveaux et diversifiés à des fins différentes.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Établir un environnement de développement avec des LLM et des outils essentiels.
- Exécuter de manière experte des tâches NLU et NLI avec les LLM.
- Extraire, déduire et utiliser efficacement les graphes de connaissances.
- Générer et gérer des dialogues à l'aide de LLM pour des applications conversationnelles.
- Évaluer la qualité et la diversité du contenu généré par les LLM et l'IA générative.
- Appliquer des principes éthiques garantissant l'équité et l'utilisation responsable des LLM.
Introduction to Google Gemini AI
14 heuresCette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent intégrer des fonctionnalités d'IA dans leurs applications à l'aide de Google Gemini AI.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux des grands modèles de langage.
- Configurer et utiliser Google Gemini AI pour diverses tâches d'IA.
- Mettre en œuvre des transformations de texte à texte et d'image à texte.
- Construire des applications de base basées sur l'IA.
- Explorer les fonctionnalités avancées et les options de personnalisation de Google Gemini AI.
Google Gemini AI for Transformative Customer Service
14 heuresCette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels du service client de niveau intermédiaire qui souhaitent mettre en œuvre Google Gemini AI dans leurs opérations de service client.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre l'impact de l'IA sur le service à la clientèle.
- Configurer Google Gemini AI pour automatiser et personnaliser les interactions avec les clients.
- Utiliser les transformations de texte à texte et d'image à texte pour améliorer l'efficacité du service.
- Développez des stratégies basées sur l'IA pour l'analyse en temps réel des commentaires des clients.
- Explorer les fonctionnalités avancées pour créer une expérience de service client transparente.