Maîtrise avancée des algorithmes d’IA

• Approfondissement du Machine Learning et du Deep Learning.
• Optimisation des réseaux de neurones et tuning des hyperparamètres.
• Algorithmes avancés : transformers, GANs (Generative Adversarial Networks), reinforcement learning.

Gestion et traitement avancé des données

• Techniques de Feature Engineering et sélection des variables.
• Gestion des grands volumes de données (Big Data & IA).
• Modèles de prédiction et réduction des biais algorithmiques.

Développement et industrialisation des modèles IA

• Déploiement des modèles en production (MLOps, Docker, Kubernetes).
• Intégration d’API et automatisation des workflows IA.
• Gestion de la scalabilité et optimisation des performances.

Cas pratiques et applications sectorielles

• IA dans la finance, la santé, le marketing et l’industrie.
• Automatisation et optimisation des processus métier avec l’IA.
• Études de cas et résolution de problèmes complexes avec l’IA.

Éthique, réglementation et gouvernance de l’IA

• Explicabilité des modèles et IA responsable.
• Conformité aux régulations internationales (IA Act, RGPD, éthique des algorithmes).
• Bonnes pratiques pour un développement IA durable et sécurisé.