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Plan du cours
Introduction à l'ingénierie de l'IA
- Qu'est-ce que l'ingénierie de l'IA ?
- L'évolution de l'IA et son impact sur l'ingénierie
- Concepts clés et terminologie de l'IA
Technologies de base de l'IA
- Comprendre l'apprentissage automatique
- Apprentissage en profondeur et réseaux neuronaux
- Traitement du langage naturel (NLP)
Résolution de problèmes d'IA
- Identifier les problèmes qui se prêtent à des solutions d'IA
- Collecte et prétraitement des données
- Sélection et formation de modèles
L'IA dans le développement de logiciels
- Outils d'IA pour les développeurs
- Intégration de l'IA dans les systèmes existants
- Contrôle des versions et gestion des modèles
L'IA et l'ingénierie des données
- Les technologies big data et leur rôle dans l'IA
- Pipelines de données et processus ETL
- Stockage et gestion des données pour l'IA
IA éthique
- Comprendre les préjugés et l'équité dans les systèmes d'IA
- Confidentialité et sécurité dans l'ingénierie de l'IA
- Considérations éthiques et meilleures pratiques
Projet d'IA Management
- Agile méthodologies pour les projets d'IA
- Rôles et responsabilités de l'équipe
- Documentation et rapports
Ingénierie pratique de l'IA
- Mise en place de l'environnement de développement de l'IA
- Construire et évaluer des modèles d'IA simples
- Projets collaboratifs d'ingénierie de l'IA
L'avenir de l'ingénierie de l'IA
- Tendances émergentes en matière d'IA
- Apprentissage continu et développement des compétences
- Possibilités de carrière dans l'ingénierie de l'IA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des concepts de base de la programmation
- Expérience de la programmation Python
- Familiarité avec les statistiques de base et l'algèbre linéaire
Public
- Ingénieurs en IA
- Développeurs de logiciels
- Analystes de données
14 Heures