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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 programmation, l'analyse et l'automatisation
  • Aperçu des LLM, des transformateurs et des modèles d'apprentissage profond

Codage assisté par l'IA et développement prédictif

  • Complétion et génération de code alimentées par l'IA (GitHub Copilot, CodeGeeX)
  • Prédiction des bugs de code et des vulnérabilités avant le 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 chronologiques et de l'analyse prédictive
  • Mise en œuvre de modèles d'IA pour la prévision de la demande et la détection d'anomalies
  • Utilisation de Python, Scikit-learn et TensorFlow pour la modélisation prédictive

IA générative pour la génération de texte, de code et d'images

  • Travail avec GPT, LLaMA et d'autres LLM
  • Génération de données synthétiques, de résumés de texte et de documentation
  • Création d'images et de vidéos générées par l'IA avec des modèles de diffusion

Déploiement de modèles d'IA dans des applications réelles

  • Hébergement de modèles d'IA en utilisant Hugging Face, AWS et Google Cloud
  • Construction de services d'IA basés sur des API pour les applications commerciales
  • Affinement des modèles d'IA pré-entraînés pour des tâches spécifiques au domaine

IA pour les insights commerciaux prédictifs et la prise de décision

  • Intelligence commerciale et analyse client pilotées par l'IA
  • Prédiction des tendances du marché et du comportement des consommateurs
  • Automatisation de l'optimisation des workflows avec l'IA

IA éthique et meilleures pratiques en matière de 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

  • Mise en œuvre de l'analyse prédictive pour un jeu de données réel
  • Construction d'un chatbot alimenté par l'IA avec génération de texte
  • Déploiement d'une application basée sur un LLM pour l'automatisation

Résumé et prochaines étapes

  • Retour sur les points clés
  • Outils et ressources d'IA pour un apprentissage approfondi
  • Session finale de questions et réponses

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de base du développement logiciel
  • De l'expérience avec un langage de programmation (Python est recommandé)
  • Familiarité avec les fondamentaux de l'apprentissage automatique ou de l'IA (recommandé mais non obligatoire)

Public cible

  • Développeurs de logiciels
  • Ingénieurs en IA/ML
  • Chefs d'équipe technique
  • Gestionnaires de produits intéressés par les applications alimentées par l'IA
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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