IA pour MANAGER en 5 jours

• La formation peut être animée en mode présentiel ou en mode distanciel.
• Une synthèse est proposée en fin de formation.
• Une évaluation à chaud sera proposée au stagiaire à la fin du cours.
• Un support de cours (version électronique) sera remis à chaque participant comprenant les slides sur la théorie, les exercices.
• Une feuille d'émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation ainsi qu'une attestation de formation.

Dans cette formation, vous développerez une compréhension approfondie des concepts clés de l’intelligence artificielle et de ses applications dans un contexte professionnel.

Structurée sur cinq jours, elle couvre des thèmes variés, allant des fondamentaux de l’IA et du Machine Learning aux réseaux de neurones profonds, en passant par l’IA générative et la gestion de projets IA. Une attention particulière est accordée à la collaboration avec des équipes techniques, avec des outils pratiques pour piloter des projets IA efficacement.

Vous découvrirez également des méthodologies pour évaluer les performances des modèles, intégrer des solutions IA dans des processus métiers, et aborder les enjeux éthiques et juridiques liés à l’IA. Des exemples concrets, des exercices interactifs et des études de cas viendront enrichir votre apprentissage, en illustrant comment appliquer ces connaissances dans des projets réels.

• À l’issue de cette formation, vous serez capable de :
• -Comprendre les principes fondamentaux de l’IA, du Machine Learning et du Deep Learning.
• -Identifier les opportunités d'application de l’IA dans vos projets.
• -Piloter et collaborer efficacement avec des équipes techniques sur des projets IA.
• -Évaluer les performances des modèles et veiller à leur mise en production.
• -Appliquer des techniques d’IA générative, comme le prompting, pour des cas pratiques.
• -Anticiper les défis éthiques et juridiques liés à l’utilisation de l’IA.

• Tout public

Le formateur est un expert du domaine qui intervient sur le sujet depuis plusieurs années en formation mais aussi en conseil.

Doté d’une grande qualité d’écoute, sa pédagogie et sa compétence technique vous permettront d’acquérir les compétences sur le domaine de la formation.

Il saura alterner entre théorie, pratique, et retours d’expérience.

• Aucun prérequis technique spécifique, cette formation est accessible à tous.

Introduction à l'Intelligence Artificielle et au Machine Learning

• Qu'est-ce que l'IA ?
• Définition et enjeux
• Exemples d'applications dans l'entreprise
• Introduction au Machine Learning (ML)
• Concepts de base
• Différence entre IA, ML et Deep Learning (DL)
• Écosystème technologique de l'IA
• Introduction à Python et ses librairies
• Présentation de Hugging Face et OpenAI
• Algorithmes de ML
• Régression linéaire
• Random Forest (RF)
• Clustering (KMeans)
• Illustration des modèles et exercices pratiques sur un outil visuel, sans code
• Validation des modèles & Méthodologie
• Critères de performance
• Fuite de données
• Pipeline d’un projet

Deep Learning et ses applications

• Différences entre ML & DL
• Introduction aux réseaux de neurones
• Explications visuelles
• Réseaux de neurones convolutifs
• Transfer learning
• Principe et importance du Transfer Learning
• Cas d’usage

IA Générative

• Principes fondamentaux
• Applications (textes, images)
• Introduction à ChatGPT et ses applications
• Prompt Engineering
• Méthodologie pour créer un prompt efficace
• Cas pratique

Gestion de Projet et Mise en Production

• Méthodologie de gestion de projet IA
• Étapes clés d'un projet IA
• Collaboration avec les équipes techniques
• Mise en production des modèles
• Monitoring des modèles
• Indicateurs de performance
• Défis éthiques en IA
• Biais algorithmiques et discrimination
• Propriété intellectuelle et IA
• Droits liés aux modèles et données
• Questions juridiques sur les créations IA

Nous consulter