Certificat exectutif
Ingénierie des Solutions d’Intelligence Artificielle
- A distance
- 30 Heures
- 5 Semaines
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Titre
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Résumé de la formation
La formation en Ingénierie des Solutions d’Intelligence Artificielle est un programme complet et adapté aux besoins des professionnels de divers secteurs. Elle prépare les participants à relever les défis de l’IA et à en tirer parti dans leur domaine d’activité. En choisissant notre formation, vous êtes assuré d’acquérir une expertise de pointe, validée par des formateurs expérimentés, et parfaitement adaptée aux spécificités du marché africain.
Objectifs pédagogiques
- Comprendre les concepts fondamentaux et les évolutions récentes de l’IA.
- Appliquer des techniques de Machine Learning et Deep Learning pour résoudre des problématiques réelles.
- Gérer efficacement les données, les flux de travail et les projets d’IA.
- Implémenter des solutions IA sur des plateformes cloud modernes.
- Gérer des projets IA en utilisant des méthodologies agiles adaptées.
- Concevoir des applications IA spécifiques à différents secteurs.
- Appliquer des pratiques de gouvernance et d’éthique de l’IA, en prenant en compte les enjeux de transparence et de responsabilité
Compétences enclenchées
- Acquérir une compréhension globale de l’IA, de son histoire et de ses applications.
- Maîtriser les concepts de bases de données, la gestion des flux de données et les bonnes pratiques de nettoyage et de préparation des données.
- Savoir implémenter et évaluer des modèles de Machine Learning, qu’ils soient supervisés ou non supervisés.
- Connaître et appliquer des architectures avancées comme les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et récurrents (RNN).
- Apprendre à ajuster les hyperparamètres et à interpréter les résultats des modèles.
- Suivre des méthodologies agiles adaptées aux projets IA, gérer des équipes multidisciplinaires, et piloter des projets de l’idéation à la production.
- Identifier les enjeux éthiques liés à l’IA, comprendre la réglementation en place, et mettre en place des audits pour assurer la transparence et la conformité des modèles.
Audience ciblée
- Développeurs, data scientists, architectes IA.
- Analystes de données, responsables de la conformité, consultants en IA appliquée.
- Médecins, chercheurs, responsables de la santé numérique.
- Spécialistes du marketing digital, responsables des données clients, analystes.
- Formateurs et responsables pédagogiques dans les institutions académiques.
- Responsables des politiques publiques, experts en réglementation, data analysts.
