Formation Maîtriser l'IA : Fondamentaux, Applications, Tendances & Innovations Technologiques

Programme de la formation
Maîtriser l'IA : Fondamentaux, Applications, Tendances & Innovations Technologiques

• Introduction à l'Intelligence Artificielle

  - Définition et histoire de l'IA
  - Types d'IA : forte, faible, générale, spécifique
  - Différentes approches de l'IA : symbolique vs connexionniste
  - Concepts clés : apprentissage automatique, réseaux de neurones, deep learning

• Fondamentaux de l'Apprentissage Automatique (Machine Learning)

  - Supervised learning : régression, classification
  - Unsupervised learning : clustering, réduction de dimensionnalité
  - Reinforcement learning : principe et applications
  - Types de données et pré-processing

• Réseaux de Neurones et Deep Learning : Les Bases

  - Architecture des réseaux de neurones (neurone artificiel, couches)
  - Fonctionnement : propagation avant, rétro-propagation
  - Types de réseaux : MLP, CNN (Convolutional Neural Networks)
  - Introduction aux frameworks (TensorFlow, PyTorch)

• Traitement du Langage Naturel (NLP) : Comprendre le Langage

  - Présentation du NLP et ses défis
  - Techniques de base : tokenisation, lemmatisation, stemming
  - Modèles de langage : RNN, LSTM, Transformers
  - Applications : traduction automatique, chatbots, analyse de sentiment

• Vision par Ordinateur : Voir et Interpréter

  - Principes de la vision par ordinateur
  - Détection d'objets, reconnaissance faciale
  - Segmentation d'image, classification
  - Applications dans l'industrie et la sécurité

• L'IA dans l'Entreprise : Cas d'Usage et Valeur Ajoutée

  - Optimisation des processus : logistique, production
  - Amélioration de l'expérience client : personnalisation, support
  - Aide à la décision : prédiction, recommandation
  - Stratégies d'intégration de l'IA

• Éthique, Biais et Responsabilité en IA

  - Les défis éthiques de l'IA : emploi, vie privée, discrimination
  - Identification et mitigation des biais algorithmiques
  - Le concept d'IA explicable (XAI)
  - Cadres réglementaires et principes responsables

• Data Science et IA : Synergies Essentielles

  - Le rôle de la donnée dans les projets IA
  - Collecte, stockage et gestion des données pour l'IA
  - Nettoyage et préparation des ensembles de données
  - De la donnée brute à la valeur métier via l'IA

• Les Outils et Écosystèmes de l'IA

  - Présentation des plateformes cloud (AWS, Azure, GCP)
  - Langages de programmation clés (Python)
  - Librairies et frameworks populaires (Scikit-learn, Keras)
  - Jupyter Notebooks et environnements de développement

• L'IA Générative et les Modèles de Langage LLM

  - Introduction à l'IA générative et ses applications
  - Fonctionnement des grands modèles de langage (LLM)
  - Cas d'usage : rédaction, création de contenu, programmation assistée
  - Défis et opportunités de l'IA générative

• Cybersécurité et Intelligence Artificielle

  - L'IA au service de la cybersécurité : détection d'intrusions, analyse de menaces
  - Menaces posées par l'IA : attaques adversariales, deepfakes malveillants
  - Protection des systèmes IA : attaques par empoisonnement, vol de modèle
  - Bonnes pratiques pour une IA sécurisée

• Veille et Tendances Futures en Intelligence Artificielle

  - Les avancées récentes et émergentes de l'IA
  - Recherche actuelle : IA quantique, IA embarquée, cerveau-ordinateur
  - L'impact de l'IA sur les métiers et les organisations
  - Stratégies de veille technologique et d'adaptation continue