Découverte IA & Data Science – version entreprise

Découvrez les différents types d’Intelligence Artificielle (IA), comment et pourquoi elle est utilisée par des entreprises, quels bénéfices elle apporte. Réalisez des cas pratiques sur la vision par ordinateur, le traitement naturel du langage et les données structurées pour comprendre les étapes d’un projet. Identifiez, en équipe, un projet d’IA à démarrer par l’entreprise.

PUBLIC : Tout les profils d’une entreprise souhaitant acquérir la base de connaissances nécessaires pour initier un projet d’IA.

Pas besoin de savoir coder.

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    INFORMATIONS PRATIQUES :

    Veuillez disposer d’un ordinateur sur lequel vous pouvez installer des logiciels, avec le navigateur Chrome et un compte Gmail.
    Cliquez sur le bouton bleu « commencer la formation » afin d’accéder aux informations pratiques définies par votre entreprise (adresse physique ou webinar, date(s) et horaires).
    En amont, prenez connaissance du Règlement intérieur
    Pour toute question, n’hésitez pas à nous contacter par email : info@iamondada.com

    PROCHAINE DATE : à définir par votre entreprise

    SUPER POUVOIR À ACQUÉRIR

    • Être préparé(e) au virage de l’Intelligence Artificielle (IA) et de la Data avec un temps d’avance sur les autres.
    • Devenir force de proposition pour transformer vos data en valeur et intégrer l’IA à l’activité de votre entreprise.

    OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE

    • Comprendre la différence entre Intelligence Artificielle (IA), Machine Learning (ML) et Deep Learning.
    • Découvrir comment l’IA est utilisée aujourd’hui par les entreprises pour gagner en compétitivité.
    • Savoir comment mener un projet d’IA de A à Z, pour comprendre, au travers de cas pratiques : les étapes, les compétences et les ressources nécessaires.
    • Comprendre comment analyser l’erreur d’un modèle de Machine Learning et la minimiser.
    • Acquérir une vision globale de l’offre du marché et de l’écosystème de l’IA.
    • Avoir une vision des techniques de traitement des données, telles que : le data mining, le Feature Engineering, le surentraînement et le sous-entraînement d’un modèle de Machine Learning.
    • Savoir identifier les compétences nécessaires pour devenir Data Scientist ou structurer une équipe de Data Scientists.
    • Découvrir le Design Thinking et identifier en équipe un projet d’IA à démarrer pour votre entreprise.

    PRÉREQUIS

    Cette formation est ouverte à TOUS ! Aucune connaissance technique n’est requise. Votre curiosité et votre envie d’apprendre suffiront !

    MODALITÉS DE PARTICIPATION

    • Cette formation de 14h est proposée en présentiel, sur 2 journées de 9h à 18h, soit dans nos locaux à Paris dans le XVe arrondissement, soit dans des locaux choisis par votre entreprise. Un mode de participation en Webinar est possible en 8 sessions de 2h chacune sur plusieurs jours consécutifs.
    • Tous les profils sont les bienvenus, dans la limite de 12 personnes afin de veiller à la participation active de chacun.
    • Cet atelier comprenant des cas pratiques, chaque participant doit être équipé avec :
      • un ordinateur sur lequel installer des logiciels
      • le navigateur Chrome
      • un compte Gmail, indispensable pour accéder à certains outils Google Cloud
    • Pour toute demande d’information, notamment pour les personnes en situation d’handicap, merci de nous consulter via la page : Contact.

    PROGRAMME DE FORMATION

    JOUR 1

    • Introduction à l’intelligence artificielle (IA)
      • Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
      • L’IA, le Machine Learning, le Deep Learning et la Data Science.
      • Pourquoi utiliser l’IA et comment ça marche ?
    • Présentation de cas d’usage d’IA : génériques ou adaptés à un métier ou secteur.
    • Cas pratique de vision par ordinateur pour apprendre à “entraîner” un classificateur d’images !
      • Collecte de la donnée.
      • Entraînement du modèle d’IA.
      • Analyse des résultats de l’IA entraînée :
        • Comment est calculée l’erreur ?
        • Le seuil de décision, la précision et le recall.
        • L’impact des faux positifs et faux négatifs.
        • La matrice de confusion et l’analyse de l’erreur.
    • Présentation de l’écosystème de l’IA
      • C’est quoi une API et comment l’utiliser ?
      • Les APIs existantes d’IA.
      • L’offre actuelle et les acteurs de l’IA.
      • Comment construire une solution de ML ?

    JOUR 2

    • Introduction à la Data Science
      • Introduction à la Data Science.
      • Comment structurer une équipe de Data Science.
      • Le cycle de vie d’un projet de Data Science.
      • Comment démarrer dans la Data Science.
    • Cas pratique sur des données structurées et le traitement naturel du langage pour “entraîner“ un logiciel à faire des prédictions.
      • Formulation du problème.
      • Data mining.
      • Entraînement du modèle d’IA.
      • Analyse des résultats de l’IA entraînée :
        • Comment est calculée l’erreur ?
        • Le Feature Engineering.
        • Introduction au traitement naturel du langage (NLP).
    • La boîte à outils du Data Scientist.
    • Introduction au Deep Learning.
    • Introduction au Design Thinking, la méthode d’innovation pour concevoir une IA centrée utilisateur.
    • Définition en équipe du projet d’IA à démarrer pour votre entreprise.
    • Quiz d’auto-évaluation des connaissances acquises pour obtenir votre Attestation de formation.

    FORMATEUR

    Cette formation a été co-conçue et est co-animée par Camilo Rodriguez (formateur en écoles d’ingénieurs, consultant et développeur en Intelligence Artificielle et Halszka de Breza (facilitatrice en Design Thinking).

    Contenus de Formation

    Profil apprenant Durée illimitée
    Quiz découverte IA & Data Science 00:00:00
    Support de présentation “Découverte IA & Data Science“ 00:00:00
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