S’initier à l'Intelligence Artificielle Technique
- Comprendre les fondements de l'intelligence artificielle technique
- Explorer les domaines d'application de l'IA technique
- Connaître les outils et les langages de programmation couramment utilisés en IA technique
- Développer des compétences en résolution de problèmes avec l'IA technique
- Comprendre les défis et les opportunités de l'IA technique
Découvrir l’éthique et la responsabilité dans l'IA technique
- Évaluer les implications éthiques de l'IA technique
- Comprendre les questions de confidentialité et de sécurité dans l'IA technique
- Gérer les biais et l'équité dans les modèles d'IA
- Mettre en œuvre des pratiques de développement responsable en IA
- Explorer les réglementations et les normes liées à l'IA technique
Analyser l’algorithmes d'apprentissage automatique
- Maîtriser les concepts de base de l'apprentissage automatique
- Créer des modèles de régression pour la prédiction
- Concevoir des modèles de classification pour la catégorisation
- Utiliser des méthodes d'ensemble pour améliorer les performances des modèles
- Explorer l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones artificiels
Effectuer le traitement du langage naturel (NLP)
- Comprendre les bases du traitement du langage naturel
- Prétraiter et vectoriser le texte pour l'analyse
- Construire des modèles de classification de texte
- Exploration de l'analyse de sentiment avec le NLP
- Création de chatbots et d'assistants virtuels
Découvrir la vision par ordinateur
- Acquérir une compréhension approfondie de la vision par ordinateur
- Utiliser des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la détection d'objets
- Effectuer la segmentation d'images pour l'analyse avancée
- Reconnaissance faciale et détection de caractéristiques
- Traitement d'images médicales pour le diagnostic
Analyser les systèmes de recommandation
- Comprendre le fonctionnement des systèmes de recommandation
- Mettre en œuvre des systèmes de recommandation collaboratifs
- Utiliser des méthodes de filtrage basées sur le contenu
- Explorer les systèmes de recommandation hybrides
- Optimiser les modèles de recommandation pour la personnalisation
