IA | Machine Learning

Validation de la formation

• Attestation de fin de formation

Programme

Module 1: Définir l'Intelligence Artificielle
Comprendre les fondements de l'intelligence artificielle.
Analyser les implications éthiques de l'IA.

Module 2: Utiliser les Outils de l'IA
Examiner les différents outils disponibles en intelligence artificielle.
Appliquer les outils dans des contextes spécifiques.

Module 3: Mettre en Place des Réseaux de Neurones Récursifs (RNN)
Comprendre les concepts de base des RNN.
Analyser les limitations et les opportunités des RNN.

Module 4: Adopter le Machine Learning
Intégrer les concepts fondamentaux du Machine Learning.
Évaluer l'impact du Machine Learning sur la résolution de problèmes.

Module 5: Choisir le Type d'Apprentissage en Machine Learning
Examiner les types d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
Comparer les avantages et les limitations de chaque approche.

Module 6: Appliquer les Algorithmes du Machine Learning
Explorer les principaux algorithmes du Machine Learning.
Évaluer les performances des algorithmes dans des scénarios réels.

Module 7: Développer et Optimiser des Algorithmes
Développer des compétences pratiques dans la création d'algorithmes.
Résoudre des problèmes concrets en utilisant des approches algorithmiques.

Module 8: Mettre en Pratique un Algorithme
Appliquer un algorithme de Machine Learning à un projet réel.
Réaliser une analyse critique des résultats pour améliorer l'algorithme.

Module 9: Intégrer le Machine Learning dans la Chaîne de Traitement de la Donnée
Comprendre le rôle du Machine Learning dans le traitement de la donnée.
Optimiser la chaîne de traitement grâce à l'IA.

Module 10: Explorer le Deep Learning
Comprendre les bases du Deep Learning.
Appliquer le Deep Learning dans des scénarios spécifiques.

Suite de parcours possible

Sans objet