Formation Intelligence artificielle : Etat de l'art (OpenAI, Google Bard, AWS)
Informations générales
PIA02
2 jours (14h)
1 670 €HT
46 €HT (en option)
Objectifs
Après ce cours, vous serez capable de :
- Définir le concept d’Intelligence Artificielle
- Identifier les apports potentiels par métier, activité ou secteurs dans l’entreprise
- Utiliser les principales solutions, outils et technologies déployés dans un projet d’IA
- Identifier les clés de réussite d’une solution d’Intelligence Artificielle
- Expliquer les enjeux juridiques et éthiques de l’IA
- Identifier les applications de l’IA à différents domaines de l'industrie
- Expliquer les concepts de Machine Learning et Deep Learning
Public
Ce cours s'adresse avant tout aux personnes suivantes :
- Toute personne souhaitant comprendre les domaines d’application et les bénéfices de l’Intelligence Artificielle : dirigeants, DSI, chefs de projets, développeurs, architectes...
Prérequis
Pour suivre ce cours, vous devez déjà posséder les connaissances suivantes :
- Avoir des connaissances générales en informatique et en gestion de projet numérique
Programme de la formation
Définir et comprendre le concept d’Intelligence Artificielle
- Définitions et positionnement IA, deep learning et Machine Learning
- Les apports du deep learning, état de l'art.
- Outils disponibles. Exemple de projets.
- Exemples, domaines d'application. Présentation de deepmind.
- Démonstrations avec OpenAI (ChatGPT), Google Bard, AWS
Connaître les principales solutions, outils et technologies déployés dans un projet d’IA
- Outils DeepLearning de haut niveau distribués : Keras/TensorFlow.
- Non distribués : PyTorch, Lasagne
Identifier les clés de réussite d’une solution d’Intelligence Artificielle
- Préparation des données, régularisation, normalisation, extraction des caractéristiques.
- Optimisation de la politique d'apprentissage.
- Exploitation des modèles, mise en production. TensorFlow Hub. Serving.
- Visualiser les reconstructions.
- Atelier : mise en place d'un serveur de modèles et d'une application tf-lite
- Mise en évidence des problèmes de convergence et du vanishing gradient.
- Les erreurs d'architecture. Comment distribuer un réseau de neurones.
- Les limites du DeepLearning : imiter/créer. Cas concrets d'utilisation.
Appréhender les enjeux juridiques et éthiques de l’IA
- Propriété de la donnée, environnement juridique du traitement, sécurité.
- Notion de loi extra-territoriales, champs d'application.
- Impact des choix technologiques en matière d'analyse et de stockage de données.
Comprendre les applications de l’IA à différents domaines
- Santé, industrie, finance.
- Prévision : prospectives, gestion des stocks, négociations
- Transformation des métiers : automatisation de tâches, robotique, refonte des modes de fabrication
- L'IA au service de la protection des données
- Atelier : Mise en oeuvre sur cloud AutoML : langages naturels, traduction, reconnaissance d'images, ...
Appréhender les concepts de Machine Learning et Deep Learning
- Les réseaux de neurones : principe, différents types de réseaux de neurones (artificiels, convolutifs, récurrents, ...)
- Fonctionnement d'un réseau de neurones. Comprendre le fonctionnement de l'apprentissage d'un réseau de neurones.
- Apprendre à lire une courbe d'apprentissage.
- Atelier : Comparaison de courbes d'apprentissage avec TensorFlow sur plusieurs paramètres.
Méthode pédagogique
Chaque participant travaille sur un poste informatique qui lui est dédié. Un support de cours lui est remis soit en début soit en fin de cours. La théorie est complétée par des cas pratiques ou exercices corrigés et discutés avec le formateur. Le formateur projette une présentation pour animer la formation et reste disponible pour répondre à toutes les questions.
Méthode d'évaluation
Tout au long de la formation, les exercices et mises en situation permettent de valider et contrôler les acquis du stagiaire. En fin de formation, le stagiaire complète un QCM d'auto-évaluation.
Suivre cette formation à distance
- Un ordinateur avec webcam, micro, haut-parleur et un navigateur (de préférence Chrome ou Firefox). Un casque n'est pas nécessaire suivant l'environnement.
- Une connexion Internet de type ADSL ou supérieure. Attention, une connexion Internet ne permettant pas, par exemple, de recevoir la télévision par Internet, ne sera pas suffisante, cela engendrera des déconnexions intempestives du stagiaire et dérangera toute la classe.
- Privilégier une connexion filaire plutôt que le Wifi.
- Avoir accès au poste depuis lequel vous suivrez le cours à distance au moins 2 jours avant la formation pour effectuer les tests de connexion préalables.
- Votre numéro de téléphone portable (pour l'envoi du mot de passe d'accès aux supports de cours et pour une messagerie instantanée autre que celle intégrée à la classe virtuelle).
- Selon la formation, une configuration spécifique de votre machine peut être attendue, merci de nous contacter.
- Pour les formations incluant le passage d'une certification la dernière journée, un voucher vous est fourni pour passer l'examen en ligne.
- Pour les formations logiciel (Adobe, Microsoft Office...), il est nécessaire d'avoir le logiciel installé sur votre machine, nous ne fournissons pas de licence ou de version test.
- Horaires identiques au présentiel.
Mis à jour le 08/04/2024