Concevoir et integrer une solution IA dans un projet d-innovation - Executive Certificate Intelligence Artificielle Sciences des donnees
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Objectifs
- A l'issue de cette formation, le participant sera en capacité de :
- IDENTIFIER les enjeux de l'Intelligence Artificielle.
- IDENTIFIER les opportunités à partir de cas d'usages métiers.
- APPLIQUER les connaissances de base, socles principaux du domaine de l'IA.
- UTILISER l'IA et son potentiel.
- DÉVELOPPER une solution IA.
Programme
- Contexte & Objectifs
- Une brève introduction à l'intelligence artificielle/science des données.- Panorama des approches d'IA symbolique + travaux pratiques.- Quelques enjeux actuels de l'IA : hybridation, explicabilité et robustesse. - Régulation des usages de l'IA
- L'IA et le droit : définitions, présentation des différents instruments.- Le droit de l'IA : Étude pratique de l'AI Act, mise en situation pratique (ex. d'une création culturelle), QCM. - Technologie & mise en pratique - Approches probabilistes et apprentissage
- Proba/ stat (Bayes, ML, décision, ...), supervisé : DA approaches (LDA, QDA, …), SVM. - Non supervisé (clustering) et Visualisation.
- Étude de cas. - Technologie & mise en pratique - Apprentissage statistique
- Machine Learning (classification, régression).
- Étude de cas. - Technologie & mise en pratique - Réseaux Neuronaux et traitement automatique du langage naturel
- Introduction aux réseaux de neurones.
- Réseaux convolutifs et applications.
- Cas d'usage en vision.
- Deep learning pour le traitement automatique du langage naturel.
- Mécanismes d'attention et Transformeurs.
- Cas d'usage en traitement du language naturel (LLM / RAG). - Déclinaison personnalisée aux secteurs d'activité
- Analyse high level du secteur & opportunités au regard des technologies.
• Revue documentaire & macro afin de comprendre les tendances et, par rapport aux technologies envisagées, les éléments les plus intéressants via une revue de littérature.
- Prototypages / Tests.
• Conception de solution (traitement & maquette) et test de la solution auprès des utilisateurs potentiels (afin de confirmer l'intérêt, procéder tot à des ajustements.
- Premiers prototypes.
• Conception d'un premier prototype fonctionnel.
- Retour, ajustement et définition des objectifs finaux.
• Test, et definition des objectifs finaux / cas. - Technologie & mise en pratique - Langages de programmation et plateformes d'IA/SD
- Langages de programmation & plateformes d'IA.
- Étude de cas. - Technologie & mise en pratique - Apprentissage par renforcement
- Technologie & mise en pratique - Systèmes multi-agents
- Évaluation des solutions
- De collecter les enseignements sur le prototype conçu
- D'en tirer les enseignements sur les prochaines étapes éventuelles
En utilisant au mieux l'intelligence collective issue du groupe. - certification scikit-learn
- Certification
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