Module 1: Définir l’Intelligence Artificielle
Comprendre les fondements de l’intelligence artificielle.
Analyser les implications éthiques de l’IA.

Module 2: Utiliser les Outils de l’IA
Examiner les différents outils disponibles en intelligence artificielle.
Appliquer les outils dans des contextes spécifiques.

Module 3: Mettre en Place des Réseaux de Neurones Récursifs (RNN)
Comprendre les concepts de base des RNN.
Analyser les limitations et les opportunités des RNN.

Module 4: Adopter le Machine Learning
Intégrer les concepts fondamentaux du Machine Learning.
Évaluer l’impact du Machine Learning sur la résolution de problèmes.

Module 5: Choisir le Type d’Apprentissage en Machine Learning
Examiner les types d’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
Comparer les avantages et les limitations de chaque approche.

Module 6: Appliquer les Algorithmes du Machine Learning
Explorer les principaux algorithmes du Machine Learning.
Évaluer les performances des algorithmes dans des scénarios réels.

Module 7: Développer et Optimiser des Algorithmes
Développer des compétences pratiques dans la création d’algorithmes.
Résoudre des problèmes concrets en utilisant des approches algorithmiques.

Module 8: Mettre en Pratique un Algorithme
Appliquer un algorithme de Machine Learning à un projet réel.
Réaliser une analyse critique des résultats pour améliorer l’algorithme.

Module 9: Intégrer le Machine Learning dans la Chaîne de Traitement de la Donnée
Comprendre le rôle du Machine Learning dans le traitement de la donnée.
Optimiser la chaîne de traitement grâce à l’IA.

Module 10: Explorer le Deep Learning
Comprendre les bases du Deep Learning.
Appliquer le Deep Learning dans des scénarios spécifiques.

Nous pouvons adapter et personnaliser le programme en fonction de vos besoins par des compléments.
N’hésitez pas à nous contacter pour ajuster le programme de votre formation !