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Plan du cours
Introduction à l'IA
- Histoire de l'IA
- Définitions et terminologie
- L'IA par rapport à l'intelligence humaine
- Tendances futures et potentiel
Machine Learning Notions de base
- Types d'apprentissage automatique : supervisé, non supervisé, renforcement
- Principaux algorithmes d'apprentissage automatique
- Flux de travail de l'apprentissage automatique : de la collecte des données à l'évaluation des modèles
Data Management
- Techniques de collecte de données
- Nettoyage et prétraitement des données
- Analyse et visualisation des données
L'IA en pratique
- Études de cas d'applications de l'IA
- Solutions d'IA spécifiques à l'industrie
- L'IA dans les produits de consommation
Considérations éthiques
- L'IA et le déplacement d'emplois
- Biais et équité dans l'IA
- Questions relatives à la protection de la vie privée et à la sécurité
- L'avenir de l'éthique de l'IA
Projet de laboratoire
- Python devoirs de programmation
- Projets d'analyse de données utilisant des ensembles de données du monde réel
- Développement d'un modèle simple de ML
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des concepts de base de la programmation
- Expérience de la programmation Python
- Familiarité avec les statistiques et les mathématiques de base
Public
- Professionnels de l'informatique
14 Heures
