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Plan du cours
Introduction à l'IA et à la ML
- Aperçu des concepts de l'IA et de la ML
- Collecte et prétraitement des données
- Introduction à Python pour l'IA
Data Analysis et la visualisation
- Analyse exploratoire des données
- Techniques de visualisation des données
- Fondements statistiques pour la ML
Modèles Machine Learning
- Algorithmes d'apprentissage supervisé
- Algorithmes d'apprentissage non supervisé
- Évaluation et sélection des modèles
Deep Learning et Neural Networks
- Principes fondamentaux des réseaux neuronaux
- Réseaux neuronaux convolutifs (CNN)
- Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
Natural Language Processing (NLP)
- Traitement de texte et extraction de caractéristiques
- Analyse des sentiments et classification des textes
- Modèles linguistiques et chatbots
Computer Vision
- Principes fondamentaux du traitement d'images
- Détection d'objets et classification d'images
- Sujets avancés en vision par ordinateur
Déploiement et mise à l'échelle
- Stratégies de déploiement des applications d'IA
- Mise à l'échelle des applications d'IA
- Surveillance et maintenance des systèmes d'IA
Éthique et avenir de l'IA
- Considérations éthiques sur l'IA
- Politique et réglementation en matière d'IA
- Tendances futures de l'IA et de la ML
Projet de laboratoire
- Développer une application intelligente à petite échelle
- Travailler avec des ensembles de données du monde réel
- Collaborer à un projet de groupe pour résoudre un problème pertinent pour l'industrie
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des concepts de base de la programmation
- Expérience avec Python et les techniques fondamentales de la science des données
- Familiarité avec les principes fondamentaux de l'IA et de la ML
Audience
- Professionnels de l'IA
- Développeurs de logiciels
- Analystes de données
28 Heures