Maîtriser le concept de l' Intelligence Artificielle et ses applications
Taux de satisfaction :
9,3/10
(13 avis)
Formation créée le 17/07/2024. Dernière mise à jour le 23/10/2024.
Version du programme : 1
Programme de la formation Version PDF
La formation sur l'Intelligence Artificielle (IA) fournit une compréhension des concepts de base de l'IA et des compétences pratiques pour les appliquer dans divers contextes professionnels. Elle présente les différentes branches de l'IA, comme l'apprentissage automatique, l'IA générative et l'IA générale et apprend à formuler des demandes efficaces pour interagir avec des modèles d'IA et à utiliser des outils pour construire, entraîner et évaluer ces modèles.
Objectifs de la formation
- Acquérir une compréhension de base de l'intelligence artificielle et des différents types d'apprentissage automatique
- Apprendre à formuler des demandes claires et efficaces pour interagir avec des modèles d'IA
- Comprendre les caractéristiques et applications des principales catégories d'IA
- Développer des compétences pratiques en création et évaluation de modèles de machine learning
- Explorer les applications concrètes de l'IA dans divers domaines et discuter des perspectives futures
Profil des bénéficiaires
Pour qui
- Toute personne souhaitant comprendre les domaines d’application et les bénéfices de l’intelligence artificielle
Prérequis
- Aucun
Contenu de la formation
-
Introduction à l'Intelligence Artificielle
- Définition de l'IA
- Historique de l’IA
-
Apprentissage Automatique (Machine Learning)
- Types d'apprentissage (supervisé, non supervisé, semi-supervisé, apprentissage par renforcement)
- Processus de construction d'un modèle de Machine Learning
-
Pourquoi l’IA ?
- Innovation
- Rapidité
-
Le prompt dans l’intelligence artificielle
- Comment formuler la demande
- Méthode RCTO
-
Reprise : Le prompt dans l’intelligence artificielle
- Comment formuler la demande
- Méthode RCTO
-
Les 3 IA
- IA étroite
- IA générative
- IA générale
-
Atelier Pratique : Création d'un Modèle IA
- Préparation des données
- Construction, entraînement et évaluation d'un modèle simple
- Utilisation d'outils populaires (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
-
Applications de l'IA et Cas d'Usage
- Études de cas dans divers domaines
- Démonstrations et discussions
-
Conclusion et Perspectives
- Révisions des points clés
- Q&R et clôture
Équipe pédagogique
Fabrice BENAYOUN, Steeve LECA
Suivi de l'exécution et évaluation des résultats
- La validation des acquis se fait en contrôle continu tout au long des parcours, via les exercices proposés. une validation formelle des acquis s'effectue via un examen ou un QCM en fin de parcours. Une auto-évaluation des acquis pré et post formation est effectuée en ligne afin de permettre à chaque participant de mesurer sa progression à l’issue de la formation
- 70% de réussite au test de validation des acquis en fin de formation
- Certificat de réalisation
Ressources techniques et pédagogiques
- Paperboard
- Écran
- Supports de formation
- Logiciels supports fournis par l'organisme de formation
Qualité et satisfaction
Taux de satisfaction des apprenants
9,3/10
(13 avis)
Modalités de certification
Résultats attendus à l'issue de la formation
- 70% de réussite au test de validation des acquis en fin de formation
Lieu
LV Bâtiment
639 Avenue Marcel PAUL 83500 La Seyne-sur-Mer
Délai d'accès
2 semaines