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