A l'issue de cette formation, vous serez capable de :

• Expliquer les tendances actuelles et futures de l'Intelligence Artificielle, sa mise en oeuvre et son impact sur les secteurs d'activité
• Développer des compétences en matière de tests de modèles ML, en relevant des défis tels que la partialité et la transparence
• Concevoir et exécuter des scénarios de test spécifiques à l'IA.

Jour 1

Introduction à l'IA

• Types d'IA : IA étroite, générale et super IA
• L'IA en tant que service (AIaaS)
• Normes et réglementations

Caractéristiques de qualité des systèmes IA

• Flexibilité, adaptabilité et autonomie
• Biais, éthique et sécurité dans l'IA
• Transparence, interprétabilité et explicabilité

Vue d'ensemble du Machine Learning (ML)

• Workflow ML et sélection des algorithmes
• Surajustement, sous-ajustement

Jour 2

ML - Data

• Ensembles de données d'entraînement, de validation et de test
• Problèmes de qualité des données et effets sur les modèles ML
• Etiquetage des données et approches

Mesure des performances fonctionnelles du ML

• Matrice de confusion et de performance en ML
• Limites et suites de tests pour les modèles de ML

ML - Réseaux neuronaux et tests

• Introduction aux réseaux neuronaux
• Mise en oeuvre d'un perceptron simple
• Mesures de couverture pour les réseaux neuronaux

Jour 3

Test des systèmes basés sur l'IA - Vue d'ensemble

• Niveaux de spécification et de test
• Données de test et approches
• Test des biais d'automatisation

Tester les caractéristiques de qualité IA

• Défis liés aux tests des systèmes autonomes
• Aborder les biais algorithmiques et la complexité
• Tester des systèmes d'IA complexes

Méthodes et techniques de test des systèmes IA

• Attaques adverses et empoisonnement des données
• Tests par paire, dos à dos, A/B et métamorphiques
• Sélection de techniques de test

Jour 4

Environnements de test pour les systèmes IA

• Configuration et considérations pour les environnements de test
• Environnements de test virtuels pour les tests d'IA

Utilisation de l'IA pour les tests

• Technologies de l'IA pour les tests
• L'IA dans l'analyse des défauts, la génération de cas de test
• L'IA dans la prédiction des défauts et les tests IHM

Passage de la certification

• Le prix et le passage de l'examen sont inclus dans la formation
• L'examen (en français) a lieu le dernier jour (à l'issue de la formation) en présentiel uniquement dans nos centres de formation. Dans certains cas, il pourra être réalisé en différé
• Il s'agit d'un QCM de 40 questions dont la durée moyenne est d'1h00 (si la langue maternelle du candidat n'est pas le français ou s'il est en situation de handicap, il peut bénéficier d'un quart-temps supplémentaire lors du passage de l'examen, il suffit de prévenir au moins 5 jours avant la session)
• Un résultat minimum de 65% de bonnes réponses est nécessaire à l'obtention de la certification