Manager de projet en intelligence artificielle

Introduction à l’IA :

     0. Introduction à Python
                 Bases de programmation

     1. Les différentes IA
                 IA symbolique (GOFAI) vs IA connexionniste

     2. IA : complexité, calculabilité et problèmes insolubles

     3. Résolution de problèmes par exploration

     4. Apprentissage automatique

     5. Limites de l'IA

Ingénierie et infrastructure pour l’IA

     1. Big data
                 Traitement et stockage

     2. Architectures pour l'IA
                 Architectures Cloud et IA

Sécurité et IA

     1. Cybersécurité et Sécurité de l’information
                 Sécurisation des mots de passe par apprentissage

     2. Travaux Pratiques de type : insertion et détection d’information cachées, attaque par apprentissage statistique,   
                 authentification d’objets, analyse criminalistique, biométrie faciale

     3. Ethique et IA


Focus :

     1. Deep Learning et vision

     2. Deep Learning et Traitement Automatique du Langage (TAL)

Projet :

     Sujet en lien avec l’entreprise / le métier / le domaine
     Présentation orale du cahier des charges
     Tuteur école attribué en fonction du sujet

Juridique et IA

     1. L'IA et le RGPD
                 Profilage, prise de décision automatisée
                 Open data
                 La responsabilité

     2. L'IA et les contrats
                 Le rôle de l'IA à toutes les étapes du contrat (formation, exécution, rupture)
                 Les smart contracts

     3. L'IA et la propriété intellectuelle
                 Comment protéger l'IA ?
                 Comment qualifier et protéger les créations résultant de l'IA ?

     4. L'IA et la responsabilité
                 Les différents régimes de responsabilité
                 L'assurance
                 La personnalité juridique de l'IA

Gestion des connaissances

     1. Introduction à la gestion des connaissances
                 De la donnée à la connaissance, la gestion des connaissances, système de connaissance pour l’innovation, la
                 protection des connaissances

     2. Les outils pour identifier les connaissances

     3. La gestion des connaissances
                 Synthèse des éléments du KM, vision globale et élaboration d'un plan

     4. Etude de cas, analyse et développement en fonction d'un scénario proposé

Méthodes et outils de veille

     1. Qu’est-ce que la veille ?

     2. Organiser et structurer la veille

     3. Choisir les outils de veille

     4. La veille dans un projet IA

     5. Travaux pratiques

Communication et conduite du changement

     1. Acculturation
     2. Enjeux de l’IA/Prospectives
     3. Communication/Gestion de crise

Gestion de projet :

     1. Introduction à la gestion de projet
                 Organiser et structurer un projet

     2. Gérer des exigences fonctionnelles

     3. Animer une équipe projet

     4. Gérer des risques et y répondre

     5. Assurer une bonne communication

     6. Conférence : Spécificité du management de projet en IA