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Plan du cours

Introduction à l'IA

  • Histoire de l'IA
  • Définitions et terminologie
  • IA vs. intelligence humaine
  • Tendances futures et potentiel

Les bases de l'apprentissage automatique

  • Types d'apprentissage automatique : supervisé, non supervisé, par renforcement
  • Algorithmes clés de l'apprentissage automatique
  • Flux de travail de l'AM : de la collecte de données à l'évaluation du modèle

Gestion des données

  • Techniques de collecte de données
  • Nettoyage et prétraitement des données
  • Analyse et visualisation des données

IA en pratique

  • Études de cas d'applications de l'IA
  • Solutions d'IA spécifiques à l'industrie
  • IA dans les produits de consommation

Considérations éthiques

  • IA et déplacement de l'emploi
  • Biais et équité dans l'IA
  • Questions de confidentialité et de sécurité
  • L'avenir de l'éthique de l'IA

Projet de laboratoire

  • Exercices de programmation Python
  • Projets d'analyse de données utilisant des ensembles de données réels
  • Développement d'un modèle simple d'apprentissage automatique

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de base de la programmation
  • Une expérience avec la programmation Python
  • Une familiarité avec les statistiques de base et les mathématiques

Public cible

  • Professionnels de l'informatique
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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