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Plan du cours

Introduction

Aperçu de l'Intelligence artificielle (IA)

  • Systèmes d'apprentissage automatique

Exploration des applications de l'IA

  • L'IA dans le contexte des entreprises

Découverte des technologies de l'IA

  • Sous-apprentissage (underfitting), surapprentissage (overfitting), classification et régularisation
  • Perceptrons multicouches (MLP) et apprentissage profond
  • Réseaux de neurones convolutifs et récurrents

Évaluation des approches stratégiques

  • Commande ou acquisition (réalisation interne ou achat ?)
  • Modèles de maturité de l'IA adaptés à votre organisation

Travailler avec les données de votre organisation

  • Évaluation de la préparation des données
  • Intégrations sémantiques de mots (Word embeddings)
  • Entraînement avec des données artificielles

Sélection des projets d'IA

  • Critères clés pour la sélection des projets

Gestion d'un projet d'IA

  • Apprentissage automatique versus apprentissage profond
  • Gestion de projet (cycle de vie, calendriers, méthodologie)
  • Opérations, maintenance et gestion des risques

Recueil des retours d'expérience

  • Mise en œuvre des méthodes de collecte de retours (enquêtes, entretiens, etc.)
  • Parties prenantes clés fournissant les retours
  • Analyse des résultats

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Aucun prérequis requis

Public cible

  • Leaders commerciaux
  • Chefs de projet
 7 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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