Utiliser l-Intelligence Artificielle -IA au service de la productivite et de l-innovation industrielle
Kouta Services
Non finançable CPF
Tout public
Présentiel
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Etudiant
Prix
800 €
Durée
Nous contacter
Niveau visé
Non diplômante
Localité
En présentiel
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Objectifs
1) Comprendre les concepts fondamentaux de l'Intelligence Artificielle (IA) appliquée à l'industrie.
2) Identifier les impacts de l'IA sur les compétences des salariés et les organisations industrielles.
3) Soutenir les entreprises dans leur transition numérique en mobilisant des exemples concrets et des dispositifs d'accompagnement
Il s'agit d'une action de formation dispensée aux professionnels ayant au moins une expérience dans le secteur de l'industrie
2) Identifier les impacts de l'IA sur les compétences des salariés et les organisations industrielles.
3) Soutenir les entreprises dans leur transition numérique en mobilisant des exemples concrets et des dispositifs d'accompagnement
Il s'agit d'une action de formation dispensée aux professionnels ayant au moins une expérience dans le secteur de l'industrie
Programme
Points forts de la formation : 1/ Apprendre en pratiquant. 2/ Alternance de contenus théoriques et de cas pratiques pour faciliter la prise en main des outils & méthodes. 3/ En fin de session, vous disposerez des clés pour utiliser l'Intelligence Artificielle (IA) au service de la productivité et de l'innovation industrielle.
Modalités pédagogiques : Alternance contenus théoriques et cas pratiques. Exercices élaborés en tenant compte des spécificités du domaine d'activité. La session se termine par des exercices de test. Attestation de formation.
Programme de la formation :
MODULE 1. Introduction à l'IA et à la transformation numérique dans l'industrie
Définition de l'IA : principes de base (apprentissage automatique, traitement des données, etc.).
Transformation numérique dans l'industrie : automatisation, optimisation des processus, maintenance prédictive.
Enjeux et opportunités pour les entreprises industrielles.
MODULE 2. Applications concrètes de l'IA dans l'industrie
Études de cas : IA dans la maintenance prédictive (ex. : automobile), la logistique (ex. : agroalimentaire), ou la production (ex. : robotique).
Technologies clés : vision par ordinateur, analyse de données massives, robots intelligents.
Impacts observés : gains de productivité, réduction des coûts, amélioration de la qualité.
MODULE 3. Compétences en IA et accompagnement des entreprises
Compétences clés : techniques (ex. : data science) et transversales (ex. : gestion du changement).
Impacts sur les métiers : évolution des rôles, nouveaux besoins en formation.
Accompagnement des entreprises : diagnostic des besoins, dispositifs de financement (ex. : CPF, aides régionales), bonnes pratiques.
Modalités pédagogiques : Alternance contenus théoriques et cas pratiques. Exercices élaborés en tenant compte des spécificités du domaine d'activité. La session se termine par des exercices de test. Attestation de formation.
Programme de la formation :
MODULE 1. Introduction à l'IA et à la transformation numérique dans l'industrie
Définition de l'IA : principes de base (apprentissage automatique, traitement des données, etc.).
Transformation numérique dans l'industrie : automatisation, optimisation des processus, maintenance prédictive.
Enjeux et opportunités pour les entreprises industrielles.
MODULE 2. Applications concrètes de l'IA dans l'industrie
Études de cas : IA dans la maintenance prédictive (ex. : automobile), la logistique (ex. : agroalimentaire), ou la production (ex. : robotique).
Technologies clés : vision par ordinateur, analyse de données massives, robots intelligents.
Impacts observés : gains de productivité, réduction des coûts, amélioration de la qualité.
MODULE 3. Compétences en IA et accompagnement des entreprises
Compétences clés : techniques (ex. : data science) et transversales (ex. : gestion du changement).
Impacts sur les métiers : évolution des rôles, nouveaux besoins en formation.
Accompagnement des entreprises : diagnostic des besoins, dispositifs de financement (ex. : CPF, aides régionales), bonnes pratiques.
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