Contexte

L’intelligence artificielle est un ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de reproduire les performances humaines par rapport à une tache spécifique sans forcément utiliser la même logique.
Elle correspond donc, plus à un concept qu'à une discipline autonome constituée.

Grâce à l’intelligence artificielle les entreprises peuvent espérer améliorer leur productivité, gagner du temps avec l’automatisation des tâches, ou encore améliorer leur expérience client avec les assistants virtuels, au travers d’outils et applications comme, la génération de texte automatique, la reconnaissance vocale, les agents virtuels, mais aussi l’informatique décisionnelle, grâce au traitement et interprétation des données etc.
Nous assistons à une évolution technologique qui permet à différents acteurs de plusieurs domaines d’acquérir une approche plus intelligente et méthodique, dans la résolution de problèmes.

Vous aurez acquis les fondamentaux nécessaires pour une meilleure approche de l’Intelligence artificielle et les perspectives de business et de productivité qu’elle peut apporter à votre entreprise.

ObjectifS

A l'issue de cette formation, le participant sera en capacité de :
- MAITRISER les enjeux de l’Intelligence Artificielle.
- IDENTIFIER les opportunités à partir de cas d’usage métiers.
- APPLIQUER le vocabulaire lié à cette discipline aux multiples facettes pour pouvoir dialoguer avec les équipes techniques.
- MAITRISER les technologies.

PROGRAMME

L’objectif de cette formation est d’introduire les concepts suivants :

Fondamentaux
- Introduction aux concepts de base et techniques pertinentes à la reconnaissance statistique des formes.
- La classification hiérarchique non supervisée, les modèles graphiques probabilistes, la classification à partir des méthodes du plus proche voisin et les modèles graphiques probabilistes.
Apprentissage
- L'apprentissage supervisé, la régression linéaire, la régression logistique, les méthodes à base de machine à vecteurs de support, les méthodes à noyaux, les arbres de décision, les méthodes d’ensemble, et les forêts aléatoires.
Algorithmes et réseaux neuronaux
- Les algorithmes d’apprentissage pour les architectures profondes, à partir de l’apprentissage non supervisé de modèles monocouches et l’apprentissage de modèles plus profonds, tels que les auto-codeurs profonds et les neurones convolutionnels.
- Dans une optique d’approfondissement, nous aborderons également les réseaux neuronaux récursifs, les réseaux de neurones à mémoire longue et courte, les réseaux de neurones adversatifs génératifs, etc.

Pré-requis

- Notions de base en informatique
- Notions de base en statistiques et probabilité
- Notions de base en logique
- Connaissance d'un langage de programmation.

- Procédure d’admission à cette formation :
Entretien téléphonique avec le/la chargé/e d’affaires pour comprendre vos attentes et votre projet professionnel en lien avec la formation visée.
Envoi de votre CV et/ou lettre de motivation au/à la chargé/e d’affaires puis transmission au responsable pédagogique du parcours qui étudie votre candidature et valide ou non les prérequis nécessaires à la formation. Retour sous 5 jours ouvrés.
Si votre candidature est validée, vous pouvez procéder à votre inscription via le CPF (si la formation y est éligible), ou via le bulletin d’inscription transmis par le/la chargé/e d’affaires.

public concerné

- Ingénieurs
- Consultants en IT
- Mathématiciens qui veulent se convertir à l’IA
- Data scientists
- Dirigeants d’entreprise
- Responsables projets IT ou Big Data

en pratique

Méthodes pédagogiques

Formation en salle.
Travail en groupe.
Étude de cas pratiques.

Moyens pédagogiques

Se prémunir d'un ordinateur portable avec des droits d'administration.

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 oeuvre par le formateur.

Les + de la formation

- Des intervenants de hauts niveaux et reconnus de leurs pairs
- Acculturation à l'Intelligence Artificielle

Statistiques

1 centre
de formation au cœur de Paris

94%
Satisfaction moyenne pour le contenu de nos formations
(source : synthèse des évaluations des formations du 2nd semestre 2020, sur un échantillon de 1153 participants)

91%
Satisfaction moyenne pour l'adéquation aux attentes des participants
(source : synthèse des évaluations des formations du 2nd semestre 2020, sur un échantillon de 1153 participants)

Votre contact pour cette formation

Laetitia Vigneron-Field

Responsable Commerciale BU Inter-entreprises

+33 (0)1 75 31 68 97

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Ils vous en parlent

« L'intelligence artificielle va changer nos modes de vie. L’objectif de ce programme est de fournir les bases et les techniques les plus avancées sur le terrain pour devenir un leader technique de cette transformation. Notre programme est unique. Il aborde la thématique dans sa globalité : des méthodes d'intelligence artificielle basées sur des modèles / symboliques et des données, à leurs applications dans des domaines critiques tels que le traitement du langage naturel, l'informatique visuelle, Internet et la vente au détail. »

Nikos PARAGIOS
Professeur de classe exceptionnelle Responsable de l'axe enseignement "Sciences des données" au sein de CentraleSupélec

Intelligence Artificielle

Fondamentaux, perspectives & cas d’usages

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Référence :

IA01-22

Prix :

1 990€ (HT)

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2 jours - 14 heures
Paris (75015)

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public concerné

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Ils parlent de cette formation

Retour d’expérience : Yannis TALBI, certifié en Intelligence Artificielle Sciences des données

Retour d’expérience de Céline BERTHOU, certifiée en Intelligence Artificielle pour confirmés

Retour d’expérience : Pierre COURROUSSE, certifié en Intelligence Artificielle Sciences des données

Retour d’expérience de Arnaud Woiselle, Expert Traitement d’Images chez Safran Electronics & Defense

[Replay] Pourquoi l’éthique revêt une importance capitale pour les intelligences artificielles ? Quel est le rôle de la cybersécurité ?

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