Aperçu
Explorez les principaux cas d'utilisation du ML, DL, RL et de l'analyse des graphes dans le secteur du commerce de détail, avec une démonstration des capacités MLOps de la plateforme Microsoft Azure AI dans un environnement de vente au détail.
Programme
-
- Introduction à l'IA dans le commerce de détail
-- Aperçu des technologies IA et de leur impact sur l'industrie du commerce de détail
-- Principaux défis et opportunités de l'adoption de l'IA dans le commerce de détail
- Cas d'utilisation du Machine Learning (ML) dans le commerce de détail
-- Segmentation de la clientèle et personnalisation
-- Prévision de la demande et gestion des stocks
-- Optimisation des prix et stratégies de tarification dynamique
- Applications du Deep Learning (DL) dans le commerce de détail
-- Reconnaissance d'images pour l'identification des produits et la recherche visuelle
-- Traitement du langage naturel pour l'analyse des sentiments et le service client
-- Systèmes de recommandation pour améliorer l'expérience d'achat
- Apprentissage par renforcement (RL) dans le commerce de détail
-- Tarification dynamique et contrôle des stocks
-- Promotions et offres personnalisées
-- Gestion automatisée de la chaîne d'approvisionnement
- Analyse de graphes dans le commerce de détail
-- Compréhension du comportement client grâce à l'analyse des réseaux sociaux
-- Détection et prévention des fraudes utilisant des méthodes basées sur les graphes
-- Amélioration des systèmes de recommandation de produits avec la théorie des graphes
- Exploration de la plateforme Microsoft Azure AI
-- Aperçu des services et outils Azure AI pertinents pour le commerce de détail
-- Mise en place d'un pipeline MLOps pour le commerce de détail sur Microsoft Azure
-- Étude de cas : mise en œuvre d'une solution d'analyse prédictive dans le commerce de détail avec Azure
- Démonstrations pratiques
-- Exécution de bout en bout d'un projet IA dans le commerce de détail utilisant Azure
-- Démonstration en direct du déploiement de modèles ML avec Azure MLOps
- IA éthique et responsable dans le commerce de détail
-- Aborder les biais et l'équité dans les modèles d'IA
-- Assurer la confidentialité et la sécurité des données des clients
-- Conformité avec les règlements et meilleures pratiques
- Tendances futures et innovations en IA pour le commerce de détail
-- Le rôle de l'IA dans la transformation future du paysage du commerce de détail
-- Technologies émergentes et leur impact potentiel
-- Stratégies pour rester compétitif avec les avancées de l'IA
- Revue et conclusion du cours
-- Résumé des concepts clés et des apprentissages
-- Session interactive de questions-réponses avec les participants du cours
-- Ressources pour un apprentissage et une exploration plus poussés des applications de l'IA dans le commerce de détail
Enseigné par
Étiquettes
On-Demand
