Jour 1 : Introduction à l’IA et ses concepts fondamentaux Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? Historique et évolutions. Types d’IA : IA faible vs IA forte, apprentissage supervisé et non supervisé. Applications de base : de la reconnaissance vocale à la vision par ordinateur. Ateliers interactifs : exploration de cas concrets et d’exemples de l’IA dans la vie quotidienne.
Jour 2 : Comprendre les algorithmes et les modèles de machine learning Les bases des algorithmes de machine learning : classification, régression, clustering. Exploration des modèles de machine learning les plus utilisés (réseaux neuronaux, arbres de décision, SVM). Discussion sur les données : collecte, prétraitement, et importance de la qualité des données. Activités pratiques : création d’un modèle simple de machine learning.
Jour 3 : Applications pratiques et cas d’utilisation de l’IA Applications de l’IA dans les secteurs : santé, finance, marketing, industrie. Étude de cas : analyse de la mise en œuvre de l’IA dans une entreprise réelle. Exploration des technologies de traitement du langage naturel (NLP). Atelier de brainstorming : identifier des opportunités d’application de l’IA dans leur secteur professionnel.
Jour 4 : Enjeux éthiques et défis de l’IA Questions éthiques autour de l’IA : biais, confidentialité et transparence. Impact de l’IA sur l’emploi et les perspectives de transformation du marché du travail. Régulations et législation : cadre légal de l’IA en Europe et dans le monde. Débat et réflexion en groupe : comment l’IA peut-elle être utilisée de manière responsable ?
Jour 5 : Vers la mise en œuvre et intégration de l’IA Introduction aux outils et plateformes pour développer des solutions basées sur l’IA (ex. TensorFlow, OpenAI). Parcours de l’intégration de l’IA dans un projet professionnel : étapes clés et best practices. Simulation de projet : conception d’une mini-solution IA pour un cas pratique. Conclusion et perspectives : comment continuer à explorer l’IA et se préparer aux évolutions futures.
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