L'Intelligence Artificielle
Durée de la Formation :
Modalité : Formation disponible en présentiel à l'Ecole Eléazar et/ou en distanciel via Moodle/Zoom.
Des options de financement peuvent être disponibles.
Inscription et Dates : Pour plus d'informations sur les dates de session et le processus d'inscription, veuillez nous contacter
Pour toute question ou demande d'information supplémentaire, n'hésitez pas à nous contacter.
Professeur
Kévin
Professeur
Sandra
Bienvenue sur la page "IA" de l'Ecole Eléazar! Découvrez l'importance cruciale de l'intelligence artificielle dans notre monde moderne. De nos jours, l'IA révolutionne nos vies, des applications informatiques aux algorithmes de recommandation. Explorez avec nous les avancées passionnantes de cette technologie fascinante et apprenez comment l'intelligence artificielle façonne notre avenir.
Public cible
Professionnels de l'informatique et de la technologie :
- Développeurs de logiciels intéressés par l'IA.
- Ingénieurs en informatique souhaitant acquérir des connaissances en IA.
- Responsables IT désirant comprendre les applications et les implications de l'IA dans leur domaine.
Professionnels des entreprises et des secteurs concernés par l'IA :
- Cadres et décideurs d'entreprises cherchant à intégrer l'IA dans leurs stratégies.
- Spécialistes du marketing intéressés par les applications d'IA dans le marketing digital.
- Professionnels de la santé, de la finance ou d'autres secteurs intéressés par l'IA pour améliorer leurs services et processus métier.
Étudiants et chercheurs :
- Étudiants en informatique, en génie logiciel ou en sciences des données intéressés par l'IA.
- Chercheurs et universitaires souhaitant approfondir leur compréhension des concepts d'IA.
Toute personne curieuse et désireuse de comprendre les fondamentaux de l'IA :
- Individus souhaitant se familiariser avec les concepts de l'IA pour des raisons personnelles ou professionnelles.
Public cible
- Connaissance de base en informatique : Une compréhension générale des principes de base de l'informatique est essentielle. Cela inclut la familiarité avec les concepts tels que les systèmes d'exploitation, les réseaux, les bases de données et les langages de programmation.
- Compétences en programmation : Une expérience pratique avec au moins un langage de programmation est recommandée. Python est particulièrement utile dans le domaine de l'intelligence artificielle en raison de sa popularité et de sa richesse en bibliothèques pour le machine learning et le traitement des données.
- Mathématiques et statistiques : Une compréhension de base des concepts mathématiques et statistiques est importante pour comprendre les algorithmes et les modèles d'intelligence artificielle. Cela comprend notamment les probabilités, l'algèbre linéaire, le calcul différentiel et intégral, ainsi que les statistiques descriptives et inférentielles.
- Familiarité avec les concepts d'apprentissage automatique : Bien qu'il ne soit pas nécessaire d'avoir une expertise approfondie en apprentissage automatique, une compréhension de base des principes de cette discipline, tels que les ensembles de données, les fonctions de perte, les hyperparamètres et les techniques d'évaluation des modèles, serait bénéfique.
- Curiosité et motivation : L'intelligence artificielle est un domaine en constante évolution, et il est important d'avoir une attitude curieuse et motivée pour apprendre de nouveaux concepts et techniques.
- Capacité à travailler en équipe : De nombreuses applications d'intelligence artificielle impliquent la collaboration avec des équipes multidisciplinaires. Avoir des compétences en communication et une capacité à travailler efficacement en équipe sont des atouts précieux.
- Comprendre les fondements théoriques de l'intelligence artificielle, y compris ses définitions, ses concepts de base et son évolution historique.
- Identifier les différents types d'intelligence artificielle, notamment l'IA faible et l'IA forte, ainsi que les principaux types d'apprentissage (supervisé, non supervisé et par renforcement).
- Acquérir des compétences pratiques dans le traitement des données pour l'IA, y compris la collecte, le nettoyage et le prétraitement des données.
- Explorer les modèles et algorithmes d'intelligence artificielle couramment utilisés, avec un accent particulier sur les réseaux de neurones et le deep learning.
- Examiner les applications de l'intelligence artificielle dans différents secteurs d'activité, en analysant des études de cas réels pour comprendre leur impact et leur potentiel.
- Sensibiliser aux considérations éthiques et aux responsabilités liées à l'utilisation de l'IA, en mettant en évidence les questions de biais, de confidentialité des données et de gouvernance.
- Apprendre les processus de développement, de déploiement et de gestion de projets d'IA, en comprenant les meilleures pratiques pour garantir le succès des initiatives d'IA.
- Envisager les perspectives futures de l'intelligence artificielle, en explorant les tendances émergentes et les impacts potentiels sur la société et l'économie.
Une question ?