Approfondissement des concepts de l’IA

• Différences entre Machine Learning supervisé, non supervisé et apprentissage par renforcement.
• Fonctionnement des réseaux de neurones et du Deep Learning.
• Comprendre le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur.

Manipulation des données et entraînement des modèles

• Collecte, nettoyage et préparation des données pour l’IA.
• Introduction aux jeux de données (datasets) et à leur impact sur la performance des modèles.
• Évaluation et amélioration des modèles d’apprentissage.

Découverte des outils et frameworks IA

• Prise en main de bibliothèques comme TensorFlow, PyTorch et Scikit-learn.
• Exploration d’outils IA en no-code et low-code pour expérimenter rapidement.
• Utilisation d’API IA (Google AI, OpenAI, Microsoft Azure AI).

IA appliquée dans un contexte professionnel

• Automatisation et optimisation des processus grâce à l’IA.
• Déploiement de solutions IA dans les domaines du marketing, finance, RH, industrie, etc.
• Études de cas et retours d’expérience sur l’IA en entreprise.

Éthique, réglementation et bonnes pratiques

• Gestion des biais algorithmiques et responsabilité de l’IA.
• Conformité aux régulations (RGPD, IA Act de l’Union Européenne).
• Stratégies pour une IA transparente et explicable.