Plan du cours

Introduction à l'intelligence artificielle et concepts fondamentaux

  • Définitions et évolution de l'IA
  • Aperçu des technologies et disciplines de l'IA
  • Différence entre l'IA étroite, l'IA générale et la super IA

Techniques et outils de l'IA

  • Apprentissage automatique (supervisé, non supervisé, apprentissage par renforcement)
  • Traitement du langage naturel (NLP)
  • Robotics et vision par ordinateur
  • Réseaux neuronaux et bases de l'apprentissage profond

Le rôle des données dans l'IA

  • Collecte et prétraitement des données
  • Le big data et son impact sur l'IA
  • Entraînement et validation des modèles d'IA

L'IA Use Case pratique dans différents secteurs

  • L'IA dans la finance, les soins de santé, la logistique et le commerce de détail
  • Histoires de réussite et études de cas dans le monde réel

Avantages de la mise en œuvre de solutions d'IA

  • Amélioration de l'efficacité et de la prise de décision
  • Amélioration de l'expérience client
  • Possibilités d'innovation

Défis et limites de l'IA

  • Préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité des données
  • Manque d'interprétabilité et biais dans les modèles d'IA
  • Manque de compétences et résistance à l'adoption de l'IA

Risques et stratégies d'atténuation

  • Identifier et traiter les risques liés à l'IA
  • Instaurer la confiance par la transparence et l'équité
  • Exemples d'échecs de mise en œuvre de l'IA

Cycle de vie d'un projet d'IA et Governance

  • Phases du cycle de vie d'un projet d'IA
  • Cadres de Governance pour la gestion des projets d'IA
  • Rôles et responsabilités des parties prenantes

Éthique de l'IA et développement responsable de l'IA

  • Préoccupations éthiques : partialité, équité et responsabilité
  • Cadres pour une IA responsable
  • Impact de l'IA sur la société et l'emploi

Gouvernance et réglementation de l'IA

  • Aperçu des cadres de gouvernance de l'IA
  • Importance du respect des réglementations
  • Études de cas sur les échecs en matière d'éthique et de conformité de l'IA

Aperçu et préparation de l'examen BCS

  • Structure et format de l'examen BCS
  • Thèmes clés sur lesquels se concentrer pour l'examen
  • Exemples de questions d'examen et discussion

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Aucun prérequis n'est nécessaire

Public

  • Professionnels de l'informatique
  • [Gestionnaires
  • Développeurs
 21 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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