L’Intelligence artificielle Perfectionnement : Les notions clé de l’IA, la compréhension des principes et les applications

Etre capable de :
- Connaitre la programmation Python

- Identifier les concepts clés en IA : historique, courants, éthique

- Manipuler des données et visualiser les éléments importants (données et résultats) pour des régressions linéaires.

- Manipuler plusieurs modèles d’apprentissages (réseaux de neurones, SVM, etc.), savoir évaluer les approches. Appliquer à la reconnaissance d’objets à partir d’images. 

- Comprendre les réseaux de neurones profonds, les convolutions, introduction aux modèles génératifs. Application à la reconnaissance d’objets. 

Formation « Perfectionnement » 
Les apprenants commencent cette formation avec de la programmation Python, pour mieux appréhender la suite et les mises en pratique. Ils acquièrent ensuite les notions clé de l’IA, et une formation en data science, machine et deep learning avec des applications sur des données complexes. Pour une meilleure compréhension des principes, les applications concernent généralement la vision artificielle, mais ils peuvent être appliqués à différents contextes. La formation se termine par un moment d’échange avec le formateur pour que les stagiaires puissent faire part de leurs projets. 

1. Programmation Python : Connaissances générales (variables, fonctions, structures de données, entrées/sorties…), calcul scientifique, gestion de données sous forme de tableaux 
2. Concepts clés en IA : Historique, courants, éthique 
3. Data science : Manipuler des données et visualiser les éléments importants (données et résultats) pour des régressions linéaires ou polynomiales. Mise en pratique avec une base de données complexe. 
4. Machine learning : Manipuler plusieurs modèles d’apprentissages (réseaux de neurones, SVM, etc.), savoir évaluer les approches, les optimiser (e.g. grid search). Appliquer à la reconnaissance d’objets à partir d’images. 
5. Deep learning : Comprendre les réseaux de neurones profonds, les convolutions, introduction aux modèles génératifs. Projet avec base de données complexe. Application à la reconnaissance d’objets. 
6. Moment d’échanges avec le formateur : Les stagiaires peuvent poser leurs questions sur les projets de leur entreprise ou personnels, dans lesquels ils souhaitent appliquer l’IA. 

‒ Fondamentaux en mathématiques
‒ Esprit de logique et de raisonnement
‒ Capacités d’analyse
‒ Compréhension de l’anglais intermédiaire

Les stagiaires peuvent poser leurs questions sur les projets de leur entreprise ou personnels, dans lesquels ils souhaitent appliquer l'IA.

Adaptation des apports théoriques et pratiques de la formation à l'individualité de chaque stagiaire 

Bilans personnels

Mises en situation, expérimentation, échanges et partages

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