Datascience & Intelligence Artificielle

DURÉE:
2 jours
ID:
BIA

Intelligence Artificielle – Synthèse


OBJECTIFS :

  • Comprendre ce qu’est l’IA: enjeux, outils, risques et menaces
  • Connaître les implications et l’impact de l’IA dans les domaines commerciaux et industriels
  • Savoir utiliser les méthodes et les outils nécessaires à la gestion de projet d’Intelligence Artificielle

PROGRAMME DE FORMATION:

Comprendre ce qu’est l’Intelligence artificielle

  • Enjeux,
  • Outils (Machine et Deep Learning)
  • Risque
  • Menaces

Des systèmes experts au Machine Learning

  • Une question de reproductibilité

Du neurone aux neurones : Comment ça fonctionne ?

  • Réseaux de neurones profonds (DNN)
  • Réseaux récurrents (RNN)
  • Réseaux récurrents à court et long-terme (LSTM)
  • Réseaux de neurones à délai (TDNN)

Connaître les implications et l’impact de l’IA dans les domaines commerciaux et industriels

Les Bases du Traitement Automatique des Langues (TAL) :

  • NLU vs NLP
  • Slot filling
  • Techniques & Outils

Retours d’expériences

  • Applications dans la relation client

Savoir utiliser les méthodes et les outils nécessaires à la gestion de projet d’IA

Les données

  • Les récolter
  • Les préparer
  • Les cartographier
  • Eviter les biais

De la feuille de route aux retours analytiques

  • Chronologie
  • Méthodes
  • Outils

INFORMATIONS COMPLÉMENTAIRES :

PUBLIC VISÉ

  • Managers
  • Chefs de projet informatique
  • Consultants

PRÉ-REQUIS

  • Connaissances de base en programmation
  • Connaissances en gestion de projets numériques

RESSOURCES

  • Supports pédagogiques

MODALITÉS D’ACCÈS

  • Présentiel
  • A distance
  • Interentreprises
  • Intra-entreprise

MÉTHODES PÉDAGOGIQUES

  • Apport magistral et interactivité
  • Travaux pratiques

ÉVALUATION

  • Exercices pratiques
  • Mise en situation