l’Intelligence Artificielle

Objectif de la formation :

Acquisition de compétences pratiques en IA

À qui s’adresse cette formation ?

Professionnels du digital, RH, marketing, finance, industriel
Managers ou décideurs curieux des opportunités de l’IA
Toute personne souhaitant démystifier l’intelligence artificielle

Les points forts de cette formation

Les points forts de la formation en Intelligence Artificielle incluent une compréhension approfondie des fondamentaux de l’IA, une exploration détaillée des différents types d’IA, tels que l’apprentissage automatique et le deep learning, une identification précise des domaines d’application de l’IA dans l’entreprise, tels que la prédiction, la classification et la recommandation, ainsi que la possibilité de développer des compétences pratiques en utilisant des outils simples pour tester et manipuler des modèles d’IA. Grâce à cette formation, les participants acquièrent les connaissances et les compétences nécessaires pour concevoir et mettre en œuvre des solutions d’IA innovantes et efficaces, ce qui leur permet de devenir des professionnels compétents et recherchés dans le domaine de l’IA.

Pourquoi choisi cette formation?

Acquisition de compétences pratiques en IA

La formation en IA permet aux participants d'acquérir des compétences pratiques en utilisant des outils et des technologies d'IA.

Amélioration de la compréhension des opportunités et des défis de l'IA

La formation en IA permet aux participants de mieux comprendre les opportunités et les défis liés à l'IA.

LES MODULES DE LA FORMATION :

Introduction aux Concepts Clés de l’IA

  • Historique et évolution de l’IA
  • Différences entre IA, Machine Learning et Deep Learning
  • L’IA dans la vie quotidienne

L’Apprentissage Automatique (Machine Learning)

  • Supervised vs Unsupervised Learning
  • Types d’algorithmes (arbre de décision, régression, clustering, réseaux de neurones)
  • Cas pratiques de classification/prédiction

Deep Learning et Réseaux de Neurones

  • Fonctionnement des réseaux de neurones
  • Introduction aux architectures CNN, RNN
  • Démonstrations simples d’utilisation

Outils et Environnements d’IA

  • Présentation d’outils : Python, Scikit-learn, Google Colab, ChatGPT
  • Démo pratique : créer un mini-modèle IA sans coder (no-code/low-code)

Applications de l’IA en Entreprise

  • IA en RH, marketing, finance, industrie, santé
  • IA générative (textes, images, voix)
  • Risques, éthique et limites de l’IA