Intelligence Artificielle et Apprentissage Automatique - Une Introduction aux Concepts de Base et Applications

Aperçu

Découvrez les fondamentaux de l'IA et du ML, en explorant les composants essentiels, les applications réelles, les tendances futures et les principaux défis de la transformation technologique dans divers secteurs industriels.

Programme

• Introduction à l'Intelligence Artificielle et au Machine Learning
Définition et aperçu de l'IA et du ML
Contexte historique et évolution
Différences et interrelations entre l'IA et le ML
• Composants Principaux de l'IA et du ML
Algorithmes et modèles
Ingénierie des données et des caractéristiques
Processus d'entraînement, de validation et de test
• Apprentissage Supervisé et Non Supervisé
Classification et régression
Regroupement et réduction de dimensions
Métriques d'évaluation
• Réseaux Neurones et Apprentissage Profond
Introduction aux réseaux neurones
Réseaux de neurones convolutifs (CNN)
Réseaux de neurones récurrents (RNN) et Mémoire à Long Court Terme (LSTM)
• Traitement du Langage Naturel (NLP)
Notions de base du NLP
Traitement de texte et analyse de sentiments
Applications dans les chatbots et les assistants vocaux
• Vision par Ordinateur
Reconnaissance et traitement d'images
Détection et classification d'objets
Applications dans les véhicules autonomes et la surveillance
• Applications Réelles de l'IA et du ML
Santé : diagnostics et médecine personnalisée
Finance : trading algorithmique et détection de la fraude
Commerce : systèmes de recommandation et analyses clients
Fabrication : maintenance prédictive et robotique
• Tendances Futures en IA et ML
Éthique de l'IA et IA responsable
Apprentissage automatique à la périphérie
Informatique quantique et IA
• Défis Clés dans le Déploiement de l'IA et du ML
Confidentialité des données et sécurité
Biais et équité dans les algorithmes
Interprétabilité et explicabilité
• Résumé du Cours et Présentation de Projets
Récapitulatif des concepts clés
Discussion de groupe sur les implications futures
Présentation de projets individuels ou de groupe sur les applications de l'IA/ML
• Ressources Supplémentaires et Lectures Complémentaires
Livres et articles recommandés
Cours en ligne et tutoriels
Organisations professionnelles et conférences

Sujets

Science des données