Dernière mise à jour le 16/07/2024

Intelligence artificielle : Etat de l’art (OpenAI, Google Bard, AWS)

Informations générales

Type de formation : Formation continue
Domaine : IA, Big Data et Bases de données
Filière : IA
Rubrique : ChatGPT - BARD
Formation éligible au CPF : Non
Formation Action collective : Non

Objectifs & compétences

Définir et comprendre le concept d’Intelligence Artificielle
Identifier les apports potentiels par métier, activité ou secteurs dans l’entreprise
Connaître les principales solutions, outils et technologies déployés dans un projet d’IA
Identifier les clés de réussite d’une solution d’Intelligence Artificielle
Appréhender les enjeux juridiques et éthiques de l’IA
Comprendre les applications de l’IA à différents domaines de l'industrie
Appréhender les concepts de Machine Learning et Deep Learning

Public visé

Toute personne souhaitant comprendre les domaines d’application et les bénéfices de l’Intelligence Artificielle : dirigeants, DSI, chefs de projets, développeurs, architectes…

Pré-requis

Avoir des connaissances générales en informatique et en gestion de projet numérique

Programme

 
1) Définir et comprendre le concept d’intelligence Artificielle
    • Définitions et positionnement IA, deep learning et Machine Learning
    • Les apports du deep learning, état de l'art.
    • Outils disponibles. Exemple de projets.
    • Exemples, domaines d'application. Présentation de deepmind.
    • Démonstrations avec OpenAI (ChatGPT), Google Bard, AWS
 
2 ) Connaître les principales solutions, outils et technologies déployés dans un projet d’IA
    • Outils DeepLearning de haut niveau distribués : Keras/TensorFlow.
    • Non distribués : PyTorch, Lasagne
 
3) Identifier les clés de réussite d’une solution d’intelligence Artificielle
    • Préparation des données, régularisation, normalisation, extraction des caractéristiques.
    • Optimisation de la politique d'apprentissage.
    • Exploitation des modèles, mise en production. TensorFlow Hub. Serving.
    • Visualiser les reconstructions.
 
Atelier : mise en place d'un serveur de modèles et d'une application tf-lite
    • Mise en évidence des problèmes de convergence et du vanishing gradient.
    • Les erreurs d'architecture. Comment distribuer un réseau de neurones.
    • Les limites du DeepLearning : imiter/créer. Cas concrets d'utilisation
 
 
4) Appréhender les enjeux juridiques et éthiques de l’IA
    • Propriété de la donnée, environnement juridique du traitement, sécurité.
    • Notion de loi extra-territoriales, champs d'application.
    • Impact des choix technologiques en matière d'analyse et de stockage de données.
 
5) Comprendre les applications de l’IA à des différents domaines
    • Santé, industrie, finance.
    • Prévision : prospectives, gestion des stocks, négociations
    • Transformation des métiers : automatisation de tâches, robotique, refonte des modes de fabrication
    • L'IA au service de la protection des données
 
Atelier : Mise en oeuvre sur cloud AutoML : langages naturels, traduction,
    • reconnaissance d'images, ...
 
6) Appréhender les concepts de Machine Learning et Deep Learning
    • Les réseaux de neurones : principe, différents types de réseaux de neurones (artificiels, convolutifs,
    • récurrents, ...)
    • Fonctionnement d'un réseau de neurones. Comprendre le fonctionnement de l'apprentissage d'un réseau de neurones.
    • Apprendre à lire une courbe d'apprentissage.
 
Atelier : Comparaison de courbes d'apprentissage avec TensorFlow sur plusieurs paramètres.
 
 

Modalités

Modalités : en présentiel, distanciel ou mixte – Horaires de 9H à 12H30 et de 14H à 17H30 soit 7H – Intra et Inter entreprise
Pédagogie : essentiellement participative et ludique, centrée sur l’expérience, l’immersion et la mise en pratique. Alternance d’apports théoriques et d’outils pratiques.
Ressources techniques et pédagogiques : Support de formation au format PDF ou PPT Ordinateur, vidéoprojecteur, Tableau blanc, Visioconférence : Cisco Webex / Teams / Zoom
Pendant la formation : mises en situation, autodiagnostics, travail individuel ou en sous-groupe sur des cas réels
 

Méthodes

Fin de formation : entretien individuel
Satisfaction des participants : questionnaire de satisfaction réalisé en fin de formation
Assiduité : certificat de réalisation (validation des acquis)
Code de formation : IA002

Tarifs

Prix public : 1610
Tarif & financement :
Nous vous accompagnons pour trouver la meilleure solution de financement parmi les suivantes :
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
  • CPF -MonCompteFormation
Contactez nous pour plus d’information

Lieux & Horaires

Campus : Ensemble des sites

Durée : 14 heures
Délai d'accès :
8 jours avant le début de la formation
 

Distanciel possible : Oui

Prochaines sessions

Cliquez sur la date choisie pour vous inscrire :

  • Inscription au 26 / 08 / 2024
    : Ensemble des sites
    : Distanciel possible
    : 14 heures
    : 2 jours
  • Inscription au 25 / 11 / 2024
    : Ensemble des sites
    : Distanciel possible
    : 14 heures
    : 2 jours
Handi-accueillante Accessible aux personnes en situations de handicap. Pour toutes demandes, contactez notre référente, Mme Rizlene Zumaglini Mail : rzumaglini@aston-ecole.com

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