MODULE  1 – Introduction à l'intelligence artificielle (IA)

• L'IA, qu'est-ce que c'est ?
• Comprendre le machine learning.
• Découvrir les cas d'usage de l'IA.

MODULE  2 – Construire une solution d'IA

• La classification au cœur de l'apprentissage automatique.
• Challenge : développer une solution d'IA.
• L'offre existante en IA.
• Intégrer de l'IA dans son projet.
• Les différentes approches pour structurer un projet d'IA.

MODULE  3 – Introduction à la Data Science

• Qu'est-ce que la data science et pourquoi la data science est-elle nécessaire à l'IA ?
• Cas d'usage de data science appliquée.
• La data science dans l'organisation.

MODULE  4 – Expérimenter un projet de data Science

• La régression, au cœur de la prédiction des algorithmes.
• Construire un algorithme de prédiction.
• Constituer un dataset de A à Z.
• Pratiquer le feature engineering.

MODULE  5 – Les étapes, les profils et les ressources d'un projet d'IA

• Les étapes d'un projet IA.
• La composition d'une équipe de projet IA.

Comprendre le fonctionnement et les usages de l'IA et de la data science.

Découvrir par la pratique les étapes d'un projet d'intelligence artificielle.

Identifier les différents acteurs, profils et compétences autour de l'IA et de la data science.

• Dirigeants, managers,
• chefs de projets,
• responsables métiers souhaitant comprendre et piloter un projet d'intelligence artificielle.

• Apports théoriques interactifs.
• Ateliers pratiques, études de cas et exercices d'application.
• Échanges entre pairs et partages d'expérience.
• Questionnaire de connaissances complété en amont.

• Support vidéo,
• autoformation sur plateforme informatique;
• Diaporama;
• Livret de formation;
• QCM.

Cette formation ne nécessite aucun prérequis de diplôme. Une expérience professionnelle en lien avec la thématique est recommandée pour optimiser l'apprentissage.

Pour toute question sur les conditions d'admission, contactez notre équipe :
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