Découverte et initiation de l intelligence artificielle

Comprendre les bases et les applications de l intelligence artificielle.

Introduction à l IA Introduction à l IA et ses applications. Les types d IA : IA faible et IA forte. L'apprentissage automatique et les réseaux de neurones. Machine Learning Fondamental Les types de machine learning : supervisé, non supervisé, et renforcement. Prétraitement des données et ingénierie des caractéristiques. Algorithmes de machine learning. Deep Learning et Réseaux de Neurones Introduction aux réseaux de neurones. Réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la vision par ordinateur. Réseaux de neurones récurrents (RNN) pour le traitement du langage naturel. Mise en Place de Projets d IA Cycle de vie d'un projet d'IA. Collecte, nettoyage et préparation des données. Développement de modèles, évaluation et réglage. Déploiement et suivi des modèles en production. Éthique de l IA et IA Responsable Les enjeux éthiques de l'IA. Biais et équité dans les modèles d'IA. Transparence, redevabilité, et réglementation

Attestation de formation