Plan du cours

Introduction à l'ingénierie de l'IA

  • Qu'est-ce que l'ingénierie de l'IA ?
  • L'évolution de l'IA et son impact sur l'ingénierie
  • Concepts clés et terminologie de l'IA

Technologies de base de l'IA

  • Comprendre l'apprentissage automatique
  • Apprentissage en profondeur et réseaux neuronaux
  • Traitement du langage naturel (NLP)

Résolution de problèmes d'IA

  • Identifier les problèmes qui se prêtent à des solutions d'IA
  • Collecte et prétraitement des données
  • Sélection et formation de modèles

L'IA dans le développement de logiciels

  • Outils d'IA pour les développeurs
  • Intégration de l'IA dans les systèmes existants
  • Contrôle des versions et gestion des modèles

L'IA et l'ingénierie des données

  • Les technologies big data et leur rôle dans l'IA
  • Pipelines de données et processus ETL
  • Stockage et gestion des données pour l'IA

IA éthique

  • Comprendre les préjugés et l'équité dans les systèmes d'IA
  • Confidentialité et sécurité dans l'ingénierie de l'IA
  • Considérations éthiques et meilleures pratiques

Projet d'IA Management

  • Agile méthodologies pour les projets d'IA
  • Rôles et responsabilités de l'équipe
  • Documentation et rapports

Ingénierie pratique de l'IA

  • Mise en place de l'environnement de développement de l'IA
  • Construire et évaluer des modèles d'IA simples
  • Projets collaboratifs d'ingénierie de l'IA

L'avenir de l'ingénierie de l'IA

  • Tendances émergentes en matière d'IA
  • Apprentissage continu et développement des compétences
  • Possibilités de carrière dans l'ingénierie de l'IA

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des concepts de base de la programmation
  • Expérience de la programmation Python
  • Familiarité avec les statistiques de base et l'algèbre linéaire

Public

  • Ingénieurs en IA
  • Développeurs de logiciels
  • Analystes de données
 14 heures

Nombre de participants



Prix par participant

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