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Plan du cours

Introduction

Vue d'ensemble de l'Intelligence Artificielle (IA)

  • Systèmes d'apprentissage automatique

Exploration des applications de l'IA

  • L'IA dans le contexte de l'entreprise

Découverte des technologies sous-jacentes à l'IA

  • Sous-ajustement et surajustement, classification et régularisation
  • Perceptron multicouche (MLP) et apprentissage profond
  • Réseaux neuronaux convolutionnels et récurrents

Évaluation des approches stratégiques

  • Sous-traitance ou acquisition (développer ou acheter ?)
  • Modèles de maturité en IA pour votre organisation

Travail avec les données au sein de votre organisation

  • Évaluation de la préparation des données
  • Intégrations 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, délais, méthodologie)
  • Opérations, maintenance et gestion des risques

Collecte des retours d'expérience

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

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Aucun prérequis requis

Public cible

  • Dirigeants d'entreprise
  • Chefs de projet
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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