Description

La formation Certified Artificial Intelligence Professional aide les participants à acquérir les connaissances et les compétences nécessaires pour exceller dans des rôles liés à l’intelligence artificielle. Le programme couvre un large éventail de domaines, allant des concepts fondamentaux de l’IA aux applications avancées telles que l’apprentissage automatique, le deep learning, le traitement du langage naturel, la robotique, la vision par ordinateur et les systèmes experts. Il met également l’accent sur les pratiques responsables de l’IA, notamment la gestion des risques, l’éthique et la conformité, afin de garantir que les participants soient bien préparés à mettre en œuvre des solutions d’IA dans des contextes réels.

La formation Certified Artificial Intelligence Professional constitue une porte d’entrée vers la maîtrise des compétences et des connaissances essentielles pour réussir dans ce domaine en constante évolution. Ce programme va au-delà de l’apprentissage théorique en fournissant des outils pratiques et des perspectives issues du monde réel pour concevoir, déployer et gérer efficacement des solutions d’intelligence artificielle.

En participant à cette formation, vous acquerrez une expérience pratique des méthodologies avancées de l’IA, notamment l’apprentissage automatique, le deep learning et le traitement du langage naturel. Vous explorerez également des domaines de pointe, tout en développant des stratégies de gestion des risques et en maintenant des normes éthiques élevées. 

À qui s'adresse cette formation ?

Pour qui ?

• Professionnels de l’IA activement impliqués dans le développement et la mise en œuvre de technologies d’intelligence artificielle
• Praticiens expérimentés de l’IA souhaitant approfondir leurs connaissances, se tenir informés des dernières tendances et renforcer leurs compétences en leadership
• Data scientists responsables du développement et de l’optimisation de modèles d’intelligence artificielle
• Responsables informatiques supervisant des projets et initiatives d’IA au sein de leurs organisations
• Passionnés d’IA aspirant à évoluer vers des rôles de leadership, tels que chefs de projets IA ou stratèges en intelligence artificielle
• Responsables des risques et de la conformité chargés de gérer les risques liés à l’IA et d’assurer le respect des réglementations
• Dirigeants, notamment les DSI, PDG et directeurs des opérations, jouant un rôle clé dans les décisions stratégiques liées à l’IA
• Professionnels visant des postes de direction en IA nécessitant une compréhension globale des technologies d’IA et de leurs applications

Prérequis

Une compréhension générale des notions de base en programmation est recommandée.

Les objectifs de la formation

Expliquer les principes fondamentaux de l’intelligence artificielle et ses diverses applications

Réaliser des analyses de données et créer des visualisations pertinentes pour soutenir les projets d’IA

Appliquer des techniques d’apprentissage automatique à des problèmes réels, incluant l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement

Mettre en œuvre des réseaux de neurones simples ainsi que des architectures avancées de deep learning telles que les CNN

Comprendre les systèmes de traitement du langage naturel (NLP) et les méthodologies de vision par ordinateur

Comprendre la robotique et les systèmes experts pour l’automatisation pilotée par l’IA

Identifier et atténuer les risques liés à l’IA tout en assurant le respect des réglementations

Développer des stratégies d’IA éthiques, alignées sur les valeurs de l’organisation et les besoins de la société

Programme de la formation

• 1 : Fondations de l’IA et analyse de données
  • Présentation des principes fondamentaux de l’intelligence artificielle et de ses applications
  • Introduction aux méthodologies d’analyse de données et création de visualisations
  • Compréhension des enjeux et bonnes pratiques pour les projets d’IA
• 2 : Apprentissage automatique (Machine Learning)
  • Introduction aux techniques d’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
  • Développement et optimisation de modèles d’IA pour des problèmes réels
  • Études de cas pratiques pour l’application du Machine Learning
• 3 : Deep Learning et traitement du langage naturel (NLP)
  • Mise en œuvre de réseaux de neurones simples et architectures avancées comme les CNN
  • Introduction au Deep Learning et aux systèmes de traitement du langage naturel
  • Exercices pratiques pour l’application des concepts sur des projets réels
• 4 : Vision par ordinateur, robotique, stratégie IA, gouvernance et gestion des risques
  • Introduction aux systèmes de vision par ordinateur et à la robotique pour l’automatisation pilotée par l’IA
  • Élaboration de stratégies d’IA éthiques et alignées sur les valeurs organisationnelles
  • Identification et gestion des risques liés à l’IA et conformité réglementaire