Formation Fondamentaux de l’Intelligence Artificielle : Comprenez les Concepts Clés de l’IA

Présentation de la formation

Après ces 2 jours de formation immersive, vous serez en mesure de comprendre les concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle et d’explorer ses différentes applications. Vous aurez acquis les compétences nécessaires pour identifier les opportunités d’utilisation de l’IA, comprendre les types d’apprentissage et les bases des algorithmes, ainsi que pour réfléchir aux enjeux éthiques associés à cette technologie

Objectifs de la formation

• Niveau 1 (Connaissance): Comprendre les principes fondamentaux de l’intelligence artificielle et son rôle dans la technologie moderne.
• Niveau 2 (Compréhension): Interpréter les différentes approches de l’IA, les types d’apprentissage et les domaines d’application.
• Niveau 3 (Application): Appliquer les compétences pour identifier les problèmes pouvant être résolus par l’IA et comprendre les bases des algorithmes.
• Niveau 4 (Analyse): Évaluer les avantages et les limites de l’IA dans divers contextes.
• Niveau 5 (Synthèse/Évaluation): Synthétiser les éléments clés pour comprendre comment intégrer l’IA dans des projets concrets.

Public concerné par la formation

Professionnels de l'informatique, entrepreneurs, responsables technologiques, et toute personne souhaitant comprendre les bases de l'intelligence artificielle et ses applications dans le monde moderne.

Programme détaillé de la formation

1. Introduction à l’Intelligence Artificielle
   • Définition de l’intelligence artificielle et son évolution historique
   • Rôle de l’IA dans la transformation des industries et des technologies
2. Différentes Approches de l’IA
   • Approche symbolique vs approche connexionniste
   • Intelligence artificielle faible vs intelligence artificielle forte
3. Apprentissage Machine (Machine Learning)
   • Compréhension des types d’apprentissage : supervisé, non supervisé, renforcement
   • Introduction aux algorithmes de base : régression, clustering, arbres de décision
4. Réseaux de Neurones Artificiels
   • Fonctionnement des réseaux de neurones et des couches cachées
   • Utilisation de réseaux de neurones profonds pour des tâches complexes
5. Traitement du Langage Naturel (NLP)
   • Introduction au traitement automatique du langage naturel et à la compréhension du langage humain par les machines
   • Applications pratiques du NLP : chatbots, traduction automatique, analyse de sentiments
6. Vision par Ordinateur
   • Compréhension de la vision par ordinateur et de la reconnaissance d’objets
   • Utilisation de l’IA pour l’analyse d’images et de vidéos
7. Éthique et Limites de l’IA
   • Réflexion sur les enjeux éthiques et sociaux liés à l’IA
   • Limites actuelles et potentielles de l’intelligence artificielle

Pré-requis de la formation

• Aucun pré-requis technique n'est nécessaire, mais une compréhension générale des technologies est recommandée.

Méthodes mobilisées

La formation combine des présentations théoriques, des démonstrations en direct, des exercices pratiques et des discussions interactives. Chaque concept est illustré à travers des exemples concrets, et les participants auront l'occasion de découvrir les applications concrètes de l'intelligence artificielle.

Modalités d'évaluation des acquis

• En début de formation, par un questionnaire
• En cours de formation, par des travaux pratiques
• En fin de formation, par un questionnaire permettant de justifier la montée en compétences

Date de mise à jour de cette page

Dernière mise à jour : 19 octobre 2023