Naviguer dans le cycle de vie d'un projet d'IA - De la définition du problème aux solutions opérationnelles

Aperçu

Programme

• Introduction à la Gestion de Projet en IA
Aperçu du cycle de vie des projets IA
Principaux intervenants dans les projets IA
• Définition du Problème en IA
Identifier et articuler les opportunités en IA
Traduire les besoins commerciaux en énoncés de problèmes IA
• Analyse de Faisabilité
Évaluer la disponibilité et la qualité des données
Évaluer les contraintes techniques et les considérations éthiques
• Planification de Projet en IA
Définir la portée et les objectifs du projet
Allocation des ressources et gestion des délais
• Conception des Solutions en IA
Sélectionner les méthodes et modèles IA appropriés
Développement de prototypes et preuves de concept
• Gestion des Données pour l'IA
Prétraitement des données et ingénierie des caractéristiques
Gouvernance des données et considérations légales
• Développement et Évaluation de Modèles
Entraînement des modèles d'apprentissage automatique
Métriques de performance et techniques de validation
• Déploiement de Solutions IA
Outils et plateformes pour le déploiement de l'IA
Intégration continue et livraison pour l'IA
• Opérationnalisation des Solutions IA
Surveillance et maintenance des systèmes IA
Aborder la dérive des modèles et les besoins de ré-entraînement
• Gestion des Risques de Projet en IA
Identification et stratégies de mitigation des risques
Problèmes éthiques et de conformité
• Études de Cas et Bonnes Pratiques
Exemples concrets de succès et échecs de projets IA
Leçons tirées des mises en œuvre de projets IA
• Conclusion et Tendances Futures en Gestion de Projet IA
Technologies émergentes et leur impact sur les projets IA
Préparation pour l'avenir de l'IA dans les affaires
• Projet de Synthèse
Projet global pour appliquer les concepts appris
Session de révision par les pairs et retour d'information

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Sujets

Affaires