Introduction à l'Intelligence Artificielle et à l'Apprentissage Automatique

Aperçu

Découvrez les fondamentaux de l'IA et du ML, des algorithmes de base aux applications pratiques dans divers secteurs, tout en explorant les tendances futures et les défis majeurs de la technologie moderne.

Programme

• Introduction à l'Intelligence Artificielle et l'Apprentissage Automatique
Définition et importance de l'IA et de l'AA
Contexte historique et évolution
• Concepts Fondamentaux de l'IA
Comprendre l'intelligence et la représentation des connaissances
Résolution de problèmes en IA
Algorithmes de recherche et optimisation
• Notions de Base de l'Apprentissage Automatique
Types d'apprentissage automatique : supervisé, non supervisé, et apprentissage par renforcement
Composants clés : ensembles de données, caractéristiques, entraînement et évaluation
• Algorithmes Fondamentaux
Régression linéaire et régression logistique
Arbres de décision et forêts aléatoires
Machines à vecteurs de support
Réseaux neuronaux et bases de l'apprentissage profond
• Gestion et Prétraitement des Données
Nettoyage et transformation des données
Sélection et ingénierie des caractéristiques
• Évaluation et Validation des Modèles
Comprendre le surapprentissage et le sous-apprentissage
Techniques de validation croisée
Mesures de performance
• IA et AA dans les Applications du Monde Réel
IA dans les soins de santé, la finance, et les systèmes automatisés
Études de cas de mises en œuvre réussies
• Défis et Considérations Éthiques
Biais dans les modèles d'IA et d'AA
Questions de confidentialité et de sécurité
IA éthique et innovation responsable
• Tendances Futures en IA et AA
Technologies et paradigmes émergents
L'impact de l'IA sur la société et la main-d'œuvre
Le rôle de l'IA dans les technologies nouvelles générations
• Session Pratique : Construire un Modèle AA Simple
Préparation d'un ensemble de données
Mise en œuvre d'un modèle d'apprentissage automatique basique
Interprétation des résultats et amélioration des performances du modèle
• Conclusion et Ressources pour un Apprentissage Supplémentaire
Récapitulatif des concepts clés
Lectures suggérées et ressources en ligne pour un apprentissage prolongé

Sujets

Science des données