Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Plan du cours
Introduction à l'IA pour le Développement Logiciel
- Qu'est-ce que l'IA générative par rapport à l'IA prédictive
- Applications de l'IA dans la codification, l'analyse et l'automatisation
- Vue d'ensemble des LLM (Large Language Models), transformers et modèles d'apprentissage profond
Codage Assisté par IA et Développement Prédictif
- Complétion de code et génération alimentées par l'IA (GitHub Copilot, CodeGeeX)
- Prédiction des erreurs de code et des vulnérabilités avant déploiement
- Automatisation des revues de code et des suggestions d'optimisation
Construction de Modèles Prédictifs pour les Applications Logicielles
- Compréhension de la prévision de séries temporelles et de l'analyse prédictive
- Implémentation de modèles IA pour la prévision de demande et la détection d'anomalies
- Utilisation de Python, Scikit-learn et TensorFlow pour le modèle prédictif
IA Générative pour la Génération de Texte, Code et Image
- Travail avec GPT, LLaMA et autres LLM
- Génération de données synthétiques, résumés textuels et documentation
- Création d'images et vidéos générées par IA avec des modèles de diffusion
Déploiement de Modèles IA dans les Applications du Monde Réel
- Hébergement de modèles IA via Hugging Face, AWS et Google Cloud
- Construction de services d'IA basés sur API pour des applications commerciales
- Ajustement de modèles pré-entraînés à des tâches spécifiques au domaine
IA pour les Analyses Prédictives et la Prise de Décision en Affaires
- Intelligence d'affaires et analyse client alimentées par l'IA
- Prédiction des tendances du marché et du comportement du consommateur
- Automatisation de l'optimisation des workflows avec IA
AI Éthique et Meilleures Pratiques en Développement
- Considérations éthiques dans la prise de décision assistée par l'IA
- Détection des biais et équité dans les modèles d'IA
- Meilleures pratiques pour une IA interprétable et responsable
Ateliers Pratiques et Études de Cas
- Implémentation d'analyses prédictives sur un jeu de données réel
- Construction d'un chatbot alimenté par IA avec génération de texte
- Déploiement d'une application basée sur LLM pour l'automatisation
Résumé et Étapes Suivantes
- Revue des points clés
- Outils et ressources IA pour un apprentissage approfondi
- Session finale de questions-réponses
Pré requis
- Une compréhension des concepts de base du développement logiciel
- Expérience avec un langage de programmation (Python recommandé)
- Familiarité avec les fondements de l'apprentissage machine ou de l'IA (recommandé mais non obligatoire)
Public cible
- Développeurs logiciels
- Ingénieurs IA/ML
- Responsables d'équipes techniques
- Directeurs produits intéressés par les applications alimentées par l'IA
21 Heures
