Chat-GPT - comprendre les techniques d-intelligence artificielle et savoir les optimiser
EXPERTISME - Groupe Select
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Objectifs
Définir le concept d'Intelligence Artificielle
Séparer les modèles d'IA en familles (Computer Vision, NLP, IA Générative)
Aborder les concepts autour de L'Ethique en l'IA
Découvrir l'utilisation de la Data en Entreprise
Séparer les modèles d'IA en familles (Computer Vision, NLP, IA Générative)
Aborder les concepts autour de L'Ethique en l'IA
Découvrir l'utilisation de la Data en Entreprise
Programme
1. Histoire de l'IA
La fondation
Le second souffle
Le renouveau
2. Les risques d'un projet IA
3. Le machine learning
Définition
Les différents types d'apprentissage
Les étapes d'un projet de ml
Les algorithmes les plus courants
4. Live coding : activite
Atelier pratique :
Codage d'un modèle de machine learning
5. Le deep learning
Les réseaux de neurones
La convolution
Les transformers
Les modèles génératifs (GPT / diffusion)
6. Big data et IA
La donnée
Qualité de la donnée
Les données exogènes
7. Ethique autour de l'IA
L'éthique
Relation avec l'IA
Les biais
L'IA générative
8. Etat de l'art du marche
Les GAFAM
La fondation
Le second souffle
Le renouveau
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3. Le machine learning
Définition
Les différents types d'apprentissage
Les étapes d'un projet de ml
Les algorithmes les plus courants
4. Live coding : activite
Atelier pratique :
Codage d'un modèle de machine learning
5. Le deep learning
Les réseaux de neurones
La convolution
Les transformers
Les modèles génératifs (GPT / diffusion)
6. Big data et IA
La donnée
Qualité de la donnée
Les données exogènes
7. Ethique autour de l'IA
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