Formation introduction à l’intelligence artificielle : enjeux et outils pour les professionnels

Description

Jour 1 : Introduction et concepts de base de l’intelligence artificielle

Matinée :

• Accueil des participants et présentation de la formation
  • Tour de table et attentes des participants
  • Présentation des objectifs et du déroulement de la formation
• Introduction à l’intelligence artificielle
  • Définition et historique de l’IA
  • Les différents types d’IA : faible, forte, et superintelligence
  • Domaines d’application de l’IA
• Les concepts fondamentaux de l’IA
  • Algorithmes et modèles
  • Apprentissage supervisé et non supervisé
  • Réseaux de neurones et deep learning

Après-midi :

• Les outils de l’IA
  • Introduction aux outils et bibliothèques couramment utilisés (TensorFlow, PyTorch, etc.)
  • Présentation des environnements de développement (Jupyter Notebook, Google Colab, etc.)
• Atelier pratique : Prise en main des outils
  • Installation et configuration des environnements
  • Exécution de scripts simples pour la manipulation de données

Jour 2 : Techniques et applications pratiques de l’IA

Matinée :

• Apprentissage supervisé
  • Principes de l’apprentissage supervisé
  • Algorithmes courants : régression linéaire, régression logistique, arbres de décision, etc.
  • Évaluation des performances des modèles (précision, rappel, F1-score, etc.)
• Atelier pratique : Développement d’un modèle de classification
  • Préparation des données
  • Construction, entraînement et évaluation d’un modèle de classification

Après-midi :

• Apprentissage non supervisé
  • Principes de l’apprentissage non supervisé
  • Algorithmes courants : clustering, réduction de dimensionnalité
  • Applications pratiques : segmentation de clientèle, détection d’anomalies
• Atelier pratique : Clustering de données
  • Préparation des données
  • Application de l’algorithme k-means
  • Analyse et interprétation des résultats

Jour 3 : Cas d’usage et stratégies d’intégration de l’IA

Matinée :

• Cas d’usage de l’IA dans différents secteurs
  • Santé : diagnostic médical assisté par IA, personnalisation des traitements
  • Finance : détection de fraude, analyse prédictive des marchés
  • Marketing : recommandations personnalisées, analyse de sentiments
• Atelier pratique : Analyse d’un cas d’usage
  • Étude d’un cas réel d’utilisation de l’IA
  • Discussion sur les résultats et les leçons apprises

Après-midi :

• Stratégies d’intégration de l’IA dans les entreprises
  • Évaluation des besoins et identification des opportunités
  • Définition d’une feuille de route pour les projets d’IA
  • Gestion des données et des ressources humaines pour les projets d’IA
• Atelier pratique : Élaboration d’un plan d’intégration de l’IA
  • Travail en groupe pour élaborer un plan d’intégration de l’IA dans une organisation fictive
  • Présentation et discussion des plans élaborés

Clôture de la formation :

• Révision des concepts clés abordés pendant la formation
• Session de questions-réponses
• Évaluation de la formation et remise des attestations de participation

Sources :
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#:~:text=Elle%20vise%20%C3%A0%20r%C3%A9soudre%20des,%C5%93uvre%20de%20ses%20fonctions%20cognitives.
A voir également :
https://www.cidfp.fr/categorie-formation/intelligence-artificielle/