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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

COMPRENDRE les enjeux de l’Intelligence Artificielle.
IDENTIFIER les opportunités à partir de cas d’usage métiers.
ACQUÉRIR le vocabulaire lié à cette discipline aux multiples facettes pour pouvoir dialoguer avec les équipes techniques.
COMPRENDRE les technologies.

PROGRAMME

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

public concerné

Cette formation s’adresse à :
des ingénieurs,
des consultants en IT,
des mathématiciens qui veulent se convertir à l’IA,
des data scientists,
des dirigeants d’entreprise,
et des 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.

Statistiques

3500
cadres formés par an

6
campus en France et dans le monde

1
centre de formation au coeur de Paris

89%
de nos participants recommandent nos formations
(source 1er semestre 2019)

Votre contact pour cette formation

Laetitia Vigneron-Field

Responsable Commerciale BU Inter-entreprises

+33 (0)1 75 31 68 97

laetitia.vigneron-field@centralesupelec.fr

Prendre rendez-vous

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

Référence :

IA01-21

Prix :

1 990€ (HT)

(Restauration offerte)

contact

Du 23/11/2021 au 24/11/2021
Formation programmée à la demande. Nous consulter.

+ Plus de dates
2 jours - 14 heures
Paris (75015)

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Contexte

ObjectifS

PROGRAMME

Pré-requis

public concerné

en pratique

Méthodes pédagogiques

Moyens pédagogiques

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Intelligence Artificielle

Fondamentaux, perspectives & cas d’usages

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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