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Acculturation en intelligence artificielle non scientifique
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Contexte

L’intelligence artificielle (IA) est une sous-discipline de l’informatique et des mathématiques dont le but est de construire des programmes ou des systèmes intelligents, i.e. des programmes ou des systèmes qui permettent de résoudre des problèmes complexes qu’on aurait cru réserver à l’intelligence humaine.  

L’intelligence artificielle devient peu à peu omniprésente dans notre quotidien, dans un cadre professionnel ou personnel. En effet, de nombreux domaines utilisent l’IA tels que la médecine, la finance ou encore le transport et c’est un domaine qui a un potentiel énorme pour améliorer la productivité, faciliter nos tâches quotidiennes et plus globalement pour le bien commun.  

Cette formation aborde ce sujet d’actualité d’une manière simplifiée et s’adresse principalement à des non-initiés. Elle a pour objectif de sensibiliser aux concepts et aux principales méthodologies et technologies de l’Intelligence Artificielle.

ObjectifS

A l'issue de cette formation, le participant sera en capacité de :
- DECRIRE les concepts et les principales méthodologies et technologies de l’Intelligence Artificielle.
- DEFINIR l’intelligence artificielle et décrire son histoire et ses courants.
- DISTINGUER les différentes méthodes et modèles de l’IA.
- EXPLIQUER les enjeux actuels de l’IA comme l’IA de confiance.

PROGRAMME

  • Une brève introduction à l’intelligence artificielle
    Introduction : Intelligence Artificielle, de quoi parle-t-on ?
    - Définitions.
    - Les différentes approches de l’IA : IA symbolique – IA orientée données.

    Comment traiter un problème en IA ?
    - Paradigme Modéliser – Inférer- Apprendre.
    - L’IA vue comme la conception d’agents rationnels.

    Une courte histoire de l’IA.
    - Les pères et les concepts fondateurs.
    - Les différentes saisons et courants de l’IA.

    L’IA aujourd’hui : un rapide tour d’horizon.
    - Ses succès et ses promesses.
    - Ses caractéristiques et ses besoins.
    - Ses limitations.
  • Introduction à l’IA orientée données : les modèles à base d’apprentissage
    Introduction au travers d’une tâche simple, e.g. reconnaissance d’un objet dans un image.

    Principe et fondements de l’apprentissage supervisé.
    - Régression et classification linéaire.
    - Minimisation du risque empirique – Techniques d’optimisation.
    - Généralisation......
    - Quelques modèles de classification.
    - Bonnes pratiques pour construire un modèle d’apprentissage.

    Apprentissage profond.
    - Motivations : limites de l’apprentissage « classique »
    - Apprentissage de représentations.
    - Réseaux de neurones – Back-propagation.
    - Panorama des principes architectures : CNN, RNN, Transformers.
    - Principaux Framework.

    Autres paradigmes d’apprentissage
    - Apprentissage non-supervisé.
    - Apprentissage semi-supervisé.
    - Autres paradigmes.

    Conclusion : limitations et enjeux.
  • Introduction à l’IA symboliques : les différents modèles d’agents
    Introduction au travers d’une tâche simple, e.g. jouer aux échecs 

    Modèles à base d’états.
    - Problèmes de recherche.
    - Processus de Markov.
    - Recherche adversariale.

    Modèles à base de variables
    - CSPs.
    - Réseaux bayesiens.

    Modèles à base de connaissances   
    - Représentation de la connaissances – Les principaux formalismes.
     - Agents logiques.

    Conclusion : limitations et enjeux
  • Enjeux et défis actuels de l’IA : vers une IA de confiance
    Introduction : Motivations – Enjeux sociétaux et règlementaires – IA digne de Confiance

    Robustesse et certification des systèmes d’IA

    IA et intégrité des données

    Explicabilité des systèmes d’IA5. Responsabilité des systèmes d’IA (équité, éthique)

Pré-requis

Bac + 5 en particulier une culture générale en informatique/mathématiques

public concerné

Cette formation est prinicipale adaptée à des non-initiés à l'IA dont :
- Comité de direction.
- Chef de projets.
- Responsables d’équipes techniques.
- Ingénieurs de recherche et développement.

en pratique

Méthodes pédagogiques

Interactions avec les intervenants.
Des exemples et des cas d’usages.

Moyens pédagogiques

Formation en salle

Modalités d'évaluation

L'évaluation des connaissances acquises en formation s'appuie sur la réalisation de mise en situation et des études de cas mises en œuvre par le formateur.

Les + de la formation

- Formation élaborée avec des intervenants reconnus.
- De nombreux cas d'usages.

Statistiques

97%
de satisfaction globale pour 399 formations
(sur un panel de 2177 répondants sur les 4732 participants en 2022)

99,2%
de satisfaction globale relative aux formateurs en 2022 pour 399 formations
(sur un panel de 2177 répondants sur 4732 participants en 2022)

Votre contact pour cette formation

Alexandra Dasniere
Chargée d'affaires

+33 (0)1 75 31 63 45

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Ils vous en parlent

« Le monde connait dernièrement une intégration rapide et croissante de l’intelligence artificielle dans tous les aspects de notre vie quotidienne ; ce qui nécessite de se former en IA dans différents métiers. Cette formation propose une acculturation générale en IA, accessible, sans aucun prérequis technique. Ouverte à toutes les personnes non-initiées à l’IA et possédant une culture minimale en science, elle démystifie le domaine de l’intelligence artificielle en sensibilisant à ses principales méthodologies et technologies. »

Frédéric PASCAL
Head of Hub AI, CentraleSupélec.
Co-head of DATAIA institute, University Paris-Saclay.

Acculturation en intelligence artificielle non scientifique

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Référence :
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  • Du 10/06/2024 au 10/06/2024
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  • 1 jour - 7 heures
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