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Plan du cours

Introduction

Vue d'ensemble de l'intelligence artificielle (IA)

  • Systèmes d'apprentissage automatique

Exploration des applications de l'IA

  • L'IA dans le contexte corporatif

Découverte de la technologie de l'IA

  • Sous-apprentissage et surapprentissage, classification et régularisation
  • Perception multicouche (MLP) et apprentissage profond
  • Réseaux de neurones convolutifs et récurrents

Évaluation des approches stratégiques

  • Développement interne ou acquisition (construire ou acheter ?)
  • Modèles de maturité de l'IA adaptés à votre organisation

Travailler avec les données au sein de votre organisation

  • Évaluation de la préparation des données
  • Représentations vectorielles de mots (Word embeddings)
  • Formation avec des données artificielles

Sélection des projets d'IA

  • Critères clés pour la sélection des projets

Gestion d'un projet d'IA

  • Apprentissage automatique versus apprentissage profond
  • Gestion de projet (cycle de vie, délais, méthodologie)
  • Opérations, maintenance et gestion des risques

Collecte des retours d'expérience

  • Mise en œuvre de méthodes de collecte de retours (enquêtes, entrevues, etc.)
  • Parties prenantes clés qui fourniront des retours
  • Analyse des résultats

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Aucun prérequis requis

Audience cible

  • Leaders commerciaux
  • Gestionnaires de projet
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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