Intelligence Artificielle

Jour 1 : Introduction à l'Intelligence Artificielle et Apprentissage Automatique

Introduction à l'Intelligence Artificielle

• Vue d'ensemble de l'IA : Définition, histoire et applications.
• Concepts clés : Machine Learning, Deep Learning, et NLP (Natural Language Processing).
• Panorama des outils et des bibliothèques populaires : TensorFlow, PyTorch, scikit-learn.

Apprentissage Automatique (Machine Learning)

• Concepts de base : Supervised Learning, Unsupervised Learning, et Reinforcement Learning.
• Préparation des données : Nettoyage, normalisation, et partitionnement.
• Techniques de modélisation : Régression linéaire, classification, clustering.
• Évaluation des modèles : Métriques de performance, validation croisée, et réglage des hyperparamètres.

Atelier Pratique : Construction d'un Modèle Simple

• Création d'un modèle de régression ou de classification.
• Évaluation et interprétation des résultats.
• Visualisation des performances du modèle.

Jour 2 : Deep Learning et Applications Avancées

Introduction au Deep Learning

• Concepts de base : Réseaux de neurones, couches, fonctions d'activation.
• Architectures courantes : CNN (Convolutional Neural Networks), RNN (Recurrent Neural Networks).
• Entraînement des modèles : Backpropagation, optimisation, gestion des sur-ajustements.

Applications Avancées de l'IA

• Traitement du langage naturel (NLP) : Analyse de texte, génération de texte, et modèles pré-entraînés (comme GPT).
• Vision par ordinateur : Détection d'objets, segmentation d'image.
• Déploiement des modèles IA : Intégration dans des applications réelles, déploiement en production.

Atelier Pratique : Création d'un Modèle de Deep Learning

• Développement d'un modèle CNN pour la classification d'images ou d'un modèle NLP pour l'analyse de texte.
• Analyse des résultats et ajustement des hyperparamètres.
• Discussions sur les défis courants et les meilleures pratiques pour le déploiement des modèles.

Conclusion et Perspectives

• Révision des compétences acquises et discussion des prochaines étapes pour approfondir les connaissances en IA.
• Ressources recommandées pour la formation continue et l'exploration des nouvelles tendances en IA.

Ce programme est conçu pour fournir une compréhension pratique et approfondie des concepts d'Intelligence Artificielle et des techniques modernes d'apprentissage automatique et de deep learning, avec des exercices pratiques pour renforcer les compétences.

Acquérez une Expertise Complète en Intelligence Artificielle en Deux Jours

Cette formation vous offre une compréhension approfondie des concepts clés de l'Intelligence Artificielle, allant des bases de l'apprentissage automatique aux techniques avancées de deep learning. Vous apprendrez à appliquer ces techniques pour résoudre des problèmes complexes et tirer parti des outils et bibliothèques modernes.

Approche Pratique et Interactive Avec une combinaison d'explications théoriques et d'ateliers pratiques, cette formation est conçue pour vous permettre d'acquérir des compétences concrètes. Vous développerez des modèles IA en utilisant des jeux de données réels et apprendrez à évaluer et optimiser vos solutions, assurant ainsi une application pratique des concepts appris.

Applications Réelles et Déploiement Vous explorerez des applications avancées telles que le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur, vous préparant à utiliser l'IA dans des contextes professionnels variés. La formation aborde également le déploiement des modèles en production, vous offrant les connaissances nécessaires pour intégrer l'IA dans vos projets réels.

Préparation à l'Innovation et à l'Excellence En maîtrisant les outils et les techniques de pointe, vous serez mieux préparé à innover et à exceller dans le domaine de l'IA. Que vous soyez un professionnel cherchant à améliorer vos compétences ou un débutant souhaitant entrer dans le domaine, cette formation vous fournira les bases solides pour avancer dans votre carrière en Intelligence Artificielle.