Intelligence Artificielle

À propos du cours

Permettre aux apprenants de comprendre les concepts, techniques et outils de l’intelligence artificielle pour concevoir des applications capables d’apprendre, de raisonner et de résoudre des problèmes complexes.

Maîtriser les bases théoriques et pratiques de l’intelligence artificielle.
Comprendre et implémenter des algorithmes d’apprentissage automatique et profond.
Savoir utiliser les bibliothèques IA modernes (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
Être capable de développer un mini-projet d’IA appliqué (reconnaissance d’images, chatbot, prédiction, etc.).
Intégrer les notions d’éthique et d’impact social dans la conception de solutions IA.

Contenu du cours

1. Introduction à l’Intelligence Artificielle
Comprendre l’historique, les concepts clés, les domaines d’application et les enjeux de l’IA.

2. Mathématiques et logique pour l’IA
Réviser les notions essentielles : algèbre linéaire, dérivées, probabilités et statistiques appliquées.

3. Python pour l’IA et bibliothèques de base
Apprendre à manipuler Python et ses librairies fondamentales : NumPy, Pandas, Matplotlib.

4. Apprentissage automatique (Machine Learning)
Comprendre les types d’apprentissage (supervisé, non supervisé, par renforcement) et implémenter des modèles de base.

5. Réseaux de neurones artificiels
Découvrir la structure et le fonctionnement des réseaux neuronaux simples.

6. Deep Learning et architectures avancées
Explorer les réseaux convolutifs (CNN), récurrents (RNN) et transformer les concepts du Deep Learning en pratique.

7. Traitement du langage naturel (NLP)
Analyser et générer du texte à l’aide de modèles linguistiques (Word2Vec, BERT, GPT).

8. Vision par ordinateur (Computer Vision)
Développer des applications de reconnaissance d’images et de détection d’objets.

9. L’IA générative et les nouveaux paradigmes
Comprendre les modèles génératifs (GAN, diffusion, IA conversationnelle, générative multimodale).

10. Outils et plateformes d’IA (TensorFlow, PyTorch, Azure AI, etc.)
Utiliser les environnements professionnels d’entraînement et de déploiement de modèles IA.

11. Éthique, biais et gouvernance de l’IA
Identifier les risques éthiques et les biais algorithmiques, promouvoir une IA responsable et inclusive.

12. Projet final – Conception d’une application d’IA
Réaliser un projet complet (ex. assistant virtuel, reconnaissance d’images, modèle prédictif) et le présenter.

Notes et avis de l’apprenant

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Qu’allez-vous apprendre ?

Contenu du cours

1. Introduction à l’Intelligence Artificielle
Comprendre l’historique, les concepts clés, les domaines d’application et les enjeux de l’IA.

2. Mathématiques et logique pour l’IA
Réviser les notions essentielles : algèbre linéaire, dérivées, probabilités et statistiques appliquées.

3. Python pour l’IA et bibliothèques de base
Apprendre à manipuler Python et ses librairies fondamentales : NumPy, Pandas, Matplotlib.

4. Apprentissage automatique (Machine Learning)
Comprendre les types d’apprentissage (supervisé, non supervisé, par renforcement) et implémenter des modèles de base.

5. Réseaux de neurones artificiels
Découvrir la structure et le fonctionnement des réseaux neuronaux simples.

6. Deep Learning et architectures avancées
Explorer les réseaux convolutifs (CNN), récurrents (RNN) et transformer les concepts du Deep Learning en pratique.

7. Traitement du langage naturel (NLP)
Analyser et générer du texte à l’aide de modèles linguistiques (Word2Vec, BERT, GPT).

8. Vision par ordinateur (Computer Vision)
Développer des applications de reconnaissance d’images et de détection d’objets.

9. L’IA générative et les nouveaux paradigmes
Comprendre les modèles génératifs (GAN, diffusion, IA conversationnelle, générative multimodale).

10. Outils et plateformes d’IA (TensorFlow, PyTorch, Azure AI, etc.)
Utiliser les environnements professionnels d’entraînement et de déploiement de modèles IA.

11. Éthique, biais et gouvernance de l’IA
Identifier les risques éthiques et les biais algorithmiques, promouvoir une IA responsable et inclusive.

12. Projet final – Conception d’une application d’IA
Réaliser un projet complet (ex. assistant virtuel, reconnaissance d’images, modèle prédictif) et le présenter.

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2. Mathématiques et logique pour l’IA Réviser les notions essentielles : algèbre linéaire, dérivées, probabilités et statistiques appliquées.

3. Python pour l’IA et bibliothèques de base Apprendre à manipuler Python et ses librairies fondamentales : NumPy, Pandas, Matplotlib.

4. Apprentissage automatique (Machine Learning) Comprendre les types d’apprentissage (supervisé, non supervisé, par renforcement) et implémenter des modèles de base.

5. Réseaux de neurones artificiels Découvrir la structure et le fonctionnement des réseaux neuronaux simples.

6. Deep Learning et architectures avancées Explorer les réseaux convolutifs (CNN), récurrents (RNN) et transformer les concepts du Deep Learning en pratique.

7. Traitement du langage naturel (NLP) Analyser et générer du texte à l’aide de modèles linguistiques (Word2Vec, BERT, GPT).

8. Vision par ordinateur (Computer Vision) Développer des applications de reconnaissance d’images et de détection d’objets.

9. L’IA générative et les nouveaux paradigmes Comprendre les modèles génératifs (GAN, diffusion, IA conversationnelle, générative multimodale).

10. Outils et plateformes d’IA (TensorFlow, PyTorch, Azure AI, etc.) Utiliser les environnements professionnels d’entraînement et de déploiement de modèles IA.

11. Éthique, biais et gouvernance de l’IA Identifier les risques éthiques et les biais algorithmiques, promouvoir une IA responsable et inclusive.

12. Projet final – Conception d’une application d’IA Réaliser un projet complet (ex. assistant virtuel, reconnaissance d’images, modèle prédictif) et le présenter.

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2. Mathématiques et logique pour l’IA
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3. Python pour l’IA et bibliothèques de base
Apprendre à manipuler Python et ses librairies fondamentales : NumPy, Pandas, Matplotlib.

4. Apprentissage automatique (Machine Learning)
Comprendre les types d’apprentissage (supervisé, non supervisé, par renforcement) et implémenter des modèles de base.

5. Réseaux de neurones artificiels
Découvrir la structure et le fonctionnement des réseaux neuronaux simples.

6. Deep Learning et architectures avancées
Explorer les réseaux convolutifs (CNN), récurrents (RNN) et transformer les concepts du Deep Learning en pratique.

7. Traitement du langage naturel (NLP)
Analyser et générer du texte à l’aide de modèles linguistiques (Word2Vec, BERT, GPT).

8. Vision par ordinateur (Computer Vision)
Développer des applications de reconnaissance d’images et de détection d’objets.

9. L’IA générative et les nouveaux paradigmes
Comprendre les modèles génératifs (GAN, diffusion, IA conversationnelle, générative multimodale).

10. Outils et plateformes d’IA (TensorFlow, PyTorch, Azure AI, etc.)
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11. Éthique, biais et gouvernance de l’IA
Identifier les risques éthiques et les biais algorithmiques, promouvoir une IA responsable et inclusive.

12. Projet final – Conception d’une application d’IA
Réaliser un projet complet (ex. assistant virtuel, reconnaissance d’images, modèle prédictif) et le présenter.