Partie 1 : Introduction à l'IA

Définition et concepts clés de l’IA Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? Comparaison entre l’IA générative et les anciennes IA Différences entre les types d’IA IA générative Deep learning Apprentissage supervisé et non supervisé Apprentissage par renforcement Fonctionnement des algorithmes d’IA Algorithmes et données : comment l’IA apprend et s’améliore Exemples concrets d’applications (chatbots, reconnaissance vocale, recommandation de contenu)

Partie 2 : Outils et plateformes pour l'IA

Introduction aux outils de développement IA TensorFlow PyTorch Utilisation de plateformes comme Hugging Face Accès aux modèles pré-entraînés Fine-tuning et personnalisation Démonstrations pratiques de mise en œuvre Configurer et utiliser ChatGPT et Perplexity.ai

Partie 3 : Pratiques et utilisations de l'IA

Comment formuler des demandes efficaces à l’IA Principes de base : clarté et précision des demandes Structure des prompts Études de cas et applications pratiques Étude de cas en soutien informatique Ateliers pratiques pour créer et déployer des modèles simples

Partie 4 : Identifier et minimiser les biais en IA

Comprendre les biais en IA Définition et exemples de biais Impact des biais sur les résultats Stratégies pour réduire les biais Données diversifiées et nettoyage des données Techniques d’équité et révisions régulières Importance des personas en IA Définition et rôle des personas Sensibilisation aux biais dans les personas

Partie 5 : Adopter des pratiques éthiques en IA

Considérations éthiques en IA Principes d’utilisation responsable de l’IA Conséquences des décisions prises par l’IA Bonnes pratiques pour éviter les biais Méthodes pour garantir l’équité et la transparence Importance de la diversité dans les équipes de développement

Formation de Base en Intelligence Artificielle : Développez vos |

Formation de Base en Intelligence Artificielle : Développez vos Compétences en IA

Public cible

Cette formation s’adresse principalement aux entreprises souhaitant améliorer les compétences de leurs équipes en matière d’intelligence artificielle. Que ce soit pour le développement de nouveaux produits, l’amélioration des processus internes, ou l’intégration de solutions d’IA dans les services clients, cette formation offre des connaissances pratiques et théoriques adaptées aux besoins spécifiques des entreprises. Elle est également idéale pour les professionnels tels que les enseignants, les conseillers pédagogiques, et les développeurs en soutien informatique qui souhaitent intégrer l’IA dans leurs pratiques professionnelles. Aucun prérequis technique n’est nécessaire, seulement une volonté d’apprendre et de découvrir les innovations apportées par l’intelligence artificielle.

Pré-requis

Aucun pré-requis pour cette formation

Objectifs

Description

Découvrez les bases et les avancées de l’intelligence artificielle (IA) à travers cette formation en ligne de 3 heures. Vous apprendrez à distinguer les différents types d’IA, tels que l’IA générative, le deep learning, et l’apprentissage supervisé et non supervisé. La formation inclut des démonstrations pratiques d’outils comme ChatGPT et Perplexity.ai, ainsi que des études de cas réels pour illustrer l’impact de l’IA dans divers domaines.

En plus de couvrir les aspects techniques, cette formation mettra l’accent sur la reconnaissance et la réduction des biais dans les modèles d’IA, garantissant des résultats plus équitables et fiables. Que vous soyez un débutant ou que vous ayez une connaissance intermédiaire de l’IA, cette formation est conçue pour enrichir vos compétences et vous préparer à utiliser l’IA de manière efficace et éthique.

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Plan de la formation

Définition et concepts clés de l’IA
- Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
- Comparaison entre l’IA générative et les anciennes IA
Différences entre les types d’IA
- IA générative
- Deep learning
- Apprentissage supervisé et non supervisé
- Apprentissage par renforcement
Fonctionnement des algorithmes d’IA
- Algorithmes et données : comment l’IA apprend et s’améliore
- Exemples concrets d’applications (chatbots, reconnaissance vocale, recommandation de contenu)

Introduction aux outils de développement IA
- TensorFlow
- PyTorch
Utilisation de plateformes comme Hugging Face
- Accès aux modèles pré-entraînés
- Fine-tuning et personnalisation
Démonstrations pratiques de mise en œuvre
- Configurer et utiliser ChatGPT et Perplexity.ai

Comment formuler des demandes efficaces à l’IA
- Principes de base : clarté et précision des demandes
- Structure des prompts
Études de cas et applications pratiques
- Étude de cas en soutien informatique
- Ateliers pratiques pour créer et déployer des modèles simples

Comprendre les biais en IA
- Définition et exemples de biais
- Impact des biais sur les résultats
Stratégies pour réduire les biais
- Données diversifiées et nettoyage des données
- Techniques d’équité et révisions régulières
Importance des personas en IA
- Définition et rôle des personas
- Sensibilisation aux biais dans les personas

Considérations éthiques en IA
- Principes d’utilisation responsable de l’IA
- Conséquences des décisions prises par l’IA
Bonnes pratiques pour éviter les biais
- Méthodes pour garantir l’équité et la transparence
- Importance de la diversité dans les équipes de développement