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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
Nos clients témoignent (1)
de bien comprendre comment l'IA fonctionne et surtout comment s'en servir au qotidien
