Intelligence artificielle - niveau avancé : développement, applications et techniques avancées

• Comprendre et maîtriser les principes fondamentaux de l'intelligence artificielle, en se familiarisant avec les technologies développées par des acteurs majeurs du domaine.
• Développer une aptitude à rédiger des prompts efficaces pour divers outils d'IA, en particulier pour les chatbots et les assistants de rédaction de code.
• Acquérir des compétences pratiques dans l'utilisation de l'IA pour l'analyse et la production de code informatique, en se familiarisant avec les techniques de deep learning et de génération de sons.
• Identifier et évaluer les applications potentielles de l'IA dans divers secteurs d'activité, notamment les ressources humaines et les projets de data IA, à travers une série d'études de cas.
• Maîtriser le développement de modèles génératifs, le traitement du langage naturel et l'exploitation de chatbots, en vue d'une application concrète dans le cadre professionnel.

1. FONDAMENTAUX DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

• Introduction à l'intelligence artificielle et au machine learning
• Compréhension des concepts clés : algorithme, apprentissage supervisé et non supervisé, régression, classification, clustering
• Exploration des différents types d'IA : IA faible et IA forte, IA générale et IA spécifique
• Étude de l'état de l'art des technologies IA développées par OpenAI, Google Gemini, et AWS

2. IA ET PRODUCTIVITÉ

• Étude des applications de l'IA pour améliorer la productivité
• Exploration des outils d'analyse et de production de code informatique basés sur l'IA
• Atelier pratique : utilisation d'outils de création de code assistée par IA
• Étude de cas : gains de productivité offerts par l'IA dans des contextes professionnels

3. PROMPT ENGINEERING

• Introduction au concept du prompt engineering
• Techniques pour rédiger des prompts efficaces pour ChatGPT, Microsoft Copilot, et autres outils
• Atelier pratique : création de prompts optimisés pour diverses applications

4. IA, DEEP LEARNING ET TRAITEMENT D'IMAGES

• Introduction au deep learning avec TensorFlow et PyTorch
• Étude des applications du deep learning pour le traitement d'images
• Atelier pratique : utilisation de TensorFlow et PyTorch pour le traitement d'images

5. GÉNÉRATION DE SONS PAR IA

• Introduction à la génération de sons par IA
• Étude des techniques de génération de sons et de musique par IA
• Atelier pratique : création de sons et de musique avec des outils basés sur l'IA

6. ÉTUDES DE CAS : IA DANS LES RESSOURCES HUMAINES ET LES PROJETS DATA IA

• Étude de l'impact de l'IA dans le domaine des ressources humaines
• Étude de cas : utilisation de l'IA pour l'automatisation et l'optimisation des processus RH
• Étude des applications de l'IA dans les projets data IA
• Étude de cas : utilisation de l'IA pour l'analyse et le traitement de données massives

7. CHATBOTS, NLP ET MODÈLES GÉNÉRATIFS

• Introduction aux chatbots et au traitement du langage naturel (NLP)
• Étude des techniques pour développer des chatbots efficaces et conviviaux
• Atelier pratique : création d'un chatbot simple avec NLP
• Étude des modèles génératifs et leurs applications
• Atelier pratique : développement d'un modèle génératif simple

8. ASPECTS ÉTHIQUES ET DE SÉCURITÉ DE L'IA

• Discussion sur les enjeux éthiques liés à l'IA
• Étude des problématiques de sécurité en lien avec l'IA
• Exploration des bonnes pratiques pour une utilisation éthique et sécurisée de l'IA

9. POUR ALLER PLUS LOIN

• Évaluation des compétences acquises lors de la formation
• Mise à disposition de ressources complémentaires pour approfondir les connaissances en IA.