Guide pratique pour la mise en œuvre de projets d'IA dans les entreprises

Aperçu

Maîtrisez les étapes pratiques pour mettre en œuvre des projets d'IA dans des environnements professionnels, allant de l'identification des problèmes et de la structuration des données à l'itération des solutions et au déploiement.

Programme

• Introduction à l'IA dans les affaires
Aperçu des technologies et tendances de l'IA
Opportunités et défis de l'IA dans les affaires
• Identification des problèmes commerciaux pour les solutions d'IA
Compréhension des objectifs commerciaux
Cadres pour l'identification des cas d'utilisation de l'IA
Évaluation de la faisabilité et de l'impact des projets d'IA
• Collecte et structuration des données
Identification des sources de données et exigences
Méthodes et outils de collecte de données
Techniques de nettoyage et de prétraitement des données
Structuration des données pour les modèles d'IA
• Sélection des techniques et outils d'IA appropriés
Vue d'ensemble de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond et autres techniques d'IA
Critères de sélection des modèles d'IA adaptés
Outils et plateformes d'IA populaires (TensorFlow, PyTorch, etc.)
• Construction de modèles d'IA
Conception de l'architecture des modèles d'IA
Entraînement des modèles et ajustement des hyperparamètres
Évaluation des performances et de la précision des modèles
• Itération et amélioration des solutions d'IA
Mise en œuvre de boucles de rétroaction
Techniques pour l'amélioration des modèles
Intégration et déploiement continus en IA
• Déploiement des solutions d'IA en entreprise
Exigences d'infrastructure pour les solutions d'IA
Stratégies et défis de déploiement
Surveillance et maintenance des modèles déployés
• Considérations éthiques et conformité dans l'IA
Compréhension de l'éthique de l'IA et pratiques responsables
Questions réglementaires et de conformité dans le déploiement de l'IA
• Études de cas et meilleures pratiques
Examen de mises en œuvre réussies de l'IA dans les affaires
Leçons apprises et pièges courants à éviter
• Projet de synthèse
Projet pratique pour une mise en œuvre complète d'une solution d'IA
Sessions de révision par les pairs et retours
• Résumé du cours et orientations futures
Récapitulation des apprentissages du cours
Tendances émergentes et opportunités futures de l'IA pour les affaires

Sujets

Affaires