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Plan du cours
Introduction à l'IA
- Histoire de l'IA
- Définitions et terminologie
- IA vs intelligence humaine
- Tendances futures et potentiel
Bases de l'apprentissage automatique
- Types d'apprentissage automatique : supervisé, non supervisé, par renforcement
- Algorithmes clés de l'AM
- Flux de travail de l'AM : de la collecte des données à l'évaluation du modèle
Gestion des données
- Techniques de collecte des données
- Nettoyage et prétraitement des données
- Analyse et visualisation des données
L'IA en pratique
- Études de cas d'applications de l'IA
- Solutions IA spécifiques à l'industrie
- IA dans les produits grand public
Considérations éthiques
- IA et déplacement des emplois
- Biais et équité dans l'IA
- Enjeux de confidentialité et de sécurité
- Avenir de l'éthique de l'IA
Projet de laboratoire
- Exercices de programmation en Python
- Projets d'analyse de données utilisant des ensembles de données réels
- Développement d'un modèle d'AM simple
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des concepts de programmation de base
- De l'expérience avec la programmation Python
- Une familiarité avec les statistiques et les mathématiques de base
Public cible
- Professionnels de l'IT
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
Formation pas à pas avec de nombreux exercices. C'était comme un atelier et j'en suis très content.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Formation - Intelligent Applications Fundamentals
Traduction automatique
