M2i Formation

Intelligence Artificielle et Open Source - Vue d'ensemble

Par M2i Formation

Objectifs

  • Comprendre ce qu'est l'Intelligence Artificielle (IA)
  • Evaluer et sélectionner les types de solutions et outils appropriés pour mettre en oeuvre un projet IA
  • Définir les types de bénéfices par métier, activité et secteur de l'entreprise.

Programme

Panorama général de l'Intelligence Artificielle (IA)

  • L'IA :
    • Présentation
    • Hier et aujourd'hui
    • Fantasme et réalité
    • Les enjeux
    • Les conséquences
    • Le marché
    • Les acteurs
    • Les données
    • Les domaines
  • Workflow d'un projet :
    • Machine Learning
    • Data Science
  • Comment choisir un projet IA ?
  • Roadmap d'un projet IA
  • Cycle d'un projet IA
  • Les acteurs d'un projet IA
  • Outils techniques pour les équipes d'IA

Les outils de développement d'applications

  • Types d'outils
  • Focus sur les bots
  • Les solutions leader et émergentes
  • Les plateformes de développement (API.ai de Google, ait.ia de Facebook)
  • Solution Cloud pour IA

Le Machine Learning

  • Le Machine Learning, un peu d'histoire
  • Les types de Machine Learning :
    • Apprentissage automatique supervisé
    • Apprentissage automatique non supervisé
    • Apprentissage automatique par renforcement
  • Les algorithmes du Machine Learning et leurs utilisations

Les outils Open Source utilisés en IA/ML

  • TensorFlow
  • Keras
  • Scikit-Learn
  • Theano
  • Caffe
  • Torch

Use case métier

  • Analyse des sentiments via le NLP (Natural Language Processing)
  • Analyse des images via le Deep Learning
  • Prédiction et classification via le Machine Learning

Pédagogie

L'évaluation des acquis se fait :

  • En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
  • Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation ou une certification (M2i ou éditeur)

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