Les Fondamentaux de l'Intelligence Artificielle

Prérequis

Connaissances de base en informatique recommandées, mais pas nécessaires. Aucune compétence en programmation spécifique n'est exigée.

Public visé

Débutants : Toute personne curieuse de comprendre le fonctionnement et l'impact de l'Intelligence Artificielle sur son quotidien.
Professionnels : Managers, marketeurs ou décideurs cherchant à intégrer l'IA dans leurs stratégies et processus métier.
Étudiants non-techniques : Ceux qui souhaitent acquérir une culture technologique solide sans se lancer dans la programmation avancée.
Passionnés : Individus souhaitant démarrer leur parcours dans le domaine de la science des données et de l'apprentissage machine.

À propos de cette formation

Une formation flexible 100% en ligne. Ce cours est conçu pour s'adapter à votre emploi du temps. Étudiez les concepts clés de l'IA à votre rythme, 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Démarrez dès aujourd'hui votre voyage dans le futur de la technologie !

Exercices pratiques et évaluation

Études de Cas : Analyse de projets d'IA réels (ex. : systèmes de recommandation, assistants vocaux) pour illustrer les concepts.
Quiz de Compréhension : Tests rapides après chaque module pour valider l'acquisition des notions théoriques.
Projet Final Non-Technique : Conception d'une solution basée sur l'IA (choix de l'algorithme, des données, des applications) pour un problème donné.

Plan du Cours (Syllabus)

Module 1 : Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?

•Définition de l'IA : IA faible (ANI) vs. IA forte (AGI).
•L'histoire de l'IA : des débuts théoriques aux avancées récentes.
•Le Test de Turing et la notion d'intelligence machine.

Module 2 : Introduction à l'Apprentissage Automatique (Machine Learning)

•Les trois grands paradigmes du ML : Apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
•Explication de la Régression (prédire une valeur) et de la Classification (prédire une catégorie).
•Le rôle des données : qualité, préparation et biais.

Module 3 : Les Fondamentaux du Deep Learning

•Qu'est-ce qu'un réseau de neurones ? Les neurones artificiels et les couches.
•La différence entre Machine Learning et Deep Learning.
•Présentation des réseaux de neurones convolutionnels (CNN) et récurrents (RNN) (sans entrer dans les détails techniques).

Module 4 : Les Applications Clés de l'IA

•Traitement du Langage Naturel (NLP) : Traduction, chatbots et reconnaissance vocale.
•Vision par Ordinateur : Reconnaissance faciale, imagerie médicale et voitures autonomes.
•Les systèmes de recommandation (Netflix, Amazon).

Module 5 : Enjeux et Futur de l'IA

•Les défis éthiques : transparence, responsabilité et biais algorithmiques.
•L'impact de l'IA sur l'emploi et l'économie.
•Aperçu du futur de l'IA et de l'innovation.

Prêt à commencer ?

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