Data engineer - BC02 Manager la transition data de l-entreprise - BC04 Concevoir- mettre en oeuvre et optimiser un modele d-Intelligence artificielle-Machine Learning
ENSUP
Non finançable CPF
Tout public
En ligne
Présentiel
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Etudiant
Prix
8900 €
Durée
Nous contacter
Niveau visé
Niveau > BAC + 5
Localité
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Objectifs
Développer un modèle d'IA
Identifier les modèles d'IA adaptés aux besoins des entreprises
Développer et optimiser les différents modèles d'IA correspondant aux besoins des entreprises
Déployer les différents modèles d'IA existantes
Mesurer les performances d'une IA et communiquer les résultats aux clients
Piloter un projet d'IA et accompagner la transition IA de l'entreprise et de ses métiers
Définir la place de l'IA dans la stratégie d'une entreprise en prenant en compte l'éthique
Piloter un projet de développement d'une IA
Accompagner le déploiement d'une IA dans une entreprise et sa prise en main par les professionnels
Mettre en place et exploiter un système de veille portant sur les technologies de l'IA, le cadre légal et règlementaire, la cybersécurité
Identifier les modèles d'IA adaptés aux besoins des entreprises
Développer et optimiser les différents modèles d'IA correspondant aux besoins des entreprises
Déployer les différents modèles d'IA existantes
Mesurer les performances d'une IA et communiquer les résultats aux clients
Piloter un projet d'IA et accompagner la transition IA de l'entreprise et de ses métiers
Définir la place de l'IA dans la stratégie d'une entreprise en prenant en compte l'éthique
Piloter un projet de développement d'une IA
Accompagner le déploiement d'une IA dans une entreprise et sa prise en main par les professionnels
Mettre en place et exploiter un système de veille portant sur les technologies de l'IA, le cadre légal et règlementaire, la cybersécurité
Programme
Unité de formation 1 :
- Introduction à l'Intelligence Artificielle et au Machine Learning
- Mathématiques pour l'IA et le Machine Learning
- Apprentissage supervisé et non supervisé
- Réseaux de neurones
- Optimisation des modèles d'IA et test
- Python pour le Machine Learning
- Déploiement de modèles de Machine Learning
- Visualisation de données et communication des résultats
- Préparation et Nettoyage des Données pour l'IA/ML
Unité de formation 2 :
- Éthique et droit appliqués à la donnée
- Stratégie d'entreprise et stratégie de données
- Management d'équipe et Leadership
- Gestion de projet
- Accompagnement au changement
- Système d'information et architectures
- Veille technologique, juridique et réglementaire
- Introduction à l'Intelligence Artificielle et au Machine Learning
- Mathématiques pour l'IA et le Machine Learning
- Apprentissage supervisé et non supervisé
- Réseaux de neurones
- Optimisation des modèles d'IA et test
- Python pour le Machine Learning
- Déploiement de modèles de Machine Learning
- Visualisation de données et communication des résultats
- Préparation et Nettoyage des Données pour l'IA/ML
Unité de formation 2 :
- Éthique et droit appliqués à la donnée
- Stratégie d'entreprise et stratégie de données
- Management d'équipe et Leadership
- Gestion de projet
- Accompagnement au changement
- Système d'information et architectures
- Veille technologique, juridique et réglementaire
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