Formations en Intelligence Artificielle

Intelligence artificielle (IA) se réfère à un champ scientifique vaste, plutôt qu’à une technologie spécifique. Ce domaine englobe divers outils et systèmes qui imitent certaines capacités humaines, telles que le raisonnement, la planification, et la créativité. Pour une compréhension approfondie, il est recommandé de consulter le glossaire de l’IA proposé par la CNIL.

Selon le Parlement européen, l’IA englobe tout dispositif permettant à une machine de simuler des comportements humains. Cette définition peut s’étendre aux capacités qui surpassent les performances humaines dans des tâches spécifiques. Par exemple, le système d’IA AlphaGo est renommé pour avoir défié et battu le champion du jeu de Go, Lee Sedol, démontrant une aptitude exceptionnelle à élaborer des stratégies avancées pour ce jeu spécifique. Toutefois, ses compétences sont limitées à ce contexte et il ne peut pas jouer aux échecs ou réaliser d’autres tâches sans y avoir été spécifiquement entraîné.

Ainsi, un système peut être qualifié d’intelligence artificielle s’il met en œuvre des processus mimant le raisonnement humain, même dans un cadre restreint ou pour des applications ciblées.

Il existe principalement trois catégories d’intelligence artificielle, chacune représentant un niveau de capacités et de complexité différents : l’intelligence artificielle étroite (ANI), l’intelligence artificielle générale (AGI), et la superintelligence artificielle (ASI).

• L’ANI, également appelée intelligence artificielle faible, est spécialisée dans l’exécution de tâches spécifiques dans un cadre restreint. Par exemple, elle gère des fonctionnalités comme la reconnaissance vocale ou la conduite de voitures autonomes. Cette forme d’IA est limitée à ses tâches programmées et ne peut pas penser de manière indépendante ou s’adapter à des tâches non spécifiées.
• L’AGI, ou intelligence artificielle forte, imite l’intelligence humaine, capable de comprendre et d’apprendre de son environnement pour effectuer diverses tâches. Elle n’est pas limitée aux tâches pour lesquelles elle a été programmée et peut se généraliser à d’autres activités grâce à ses capacités d’apprentissage.
• L’ASI, encore à l’état théorique, représenterait un futur potentiel où l’IA surpasserait largement l’intelligence humaine. Cette version avancée de l’IA aurait la capacité de s’auto-améliorer et d’innover bien au-delà des limites humaines actuelles.

• L’intelligence artificielle est le domaine général qui inclut toutes les technologies permettant aux machines de simuler des capacités humaines telles que la pensée, l’apprentissage, la résolution de problèmes et la prise de décisions. Elle comprend des systèmes capables de réaliser des tâches spécifiques de manière autonome.
• L’apprentissage automatique (Machine Learning) est une sous-discipline de l’IA qui équipe les systèmes de la capacité d’apprendre et de s’améliorer à partir de l’expérience sans être explicitement programmés. Cette branche utilise des algorithmes pour analyser des ensembles de données, apprendre de ces données et prendre des décisions ou prédire des résultats sans intervention humaine directe.
• L’apprentissage profond (Deep Learning), une spécialisation de l’apprentissage automatique, s’inspire de la structure des réseaux neuronaux du cerveau humain. Il est caractérisé par l’utilisation de réseaux de neurones artificiels avec de nombreuses couches de traitement, ce qui lui permet d’analyser des quantités massives de données non structurées, en extrayant des caractéristiques et des modèles complexes.

En bref, l’IA est le champ global englobant toutes formes de technologies intelligentes, l’apprentissage automatique est une application pratique permettant des systèmes auto-amélioratifs basés sur les données, et l’apprentissage profond est une technique avancée, capable de traiter des volumes importants de données complexes pour des tâches spécifiques.

Les avancées dans le domaine de l’intelligence artificielle continuent de façonner divers secteurs en offrant des solutions innovantes pour l’automatisation, la cybersécurité, la personnalisation des services, et bien plus encore. Voici les principales tendances qui marquent l’IA en ce moment :

• Automatisation Intelligente des Processus (IPA): Combinant l’automatisation robotique des processus (RPA) avec l’IA, l’IPA permet une automatisation efficace des processus métier de bout en bout. Elle utilise des capacités avancées comme le machine learning, la vision par ordinateur, et le traitement du langage naturel pour gérer les données non structurées en temps réel, ouvrant la voie à une transformation numérique accélérée.
• Cybersécurité renforcée par l’IA: Avec l’augmentation de la valeur des données, la cybersécurité devient cruciale. L’IA est de plus en plus utilisée pour développer des solutions antivirus et des outils qui analysent les comportements sur les réseaux pour détecter et prédire des menaces potentielles, offrant ainsi une protection accrue contre les cyberattaques.
• Personnalisation accrue dans le marketing: L’IA permet une personnalisation sans précédent en analysant l’activité en ligne et les recherches par mots clés pour offrir des services personnalisés qui améliorent l’expérience client et stimulent les revenus des entreprises.
• Développement automatisé de l’IA: Le concept d’« IA pour l’IA » inclut l’utilisation de l’IA pour automatiser la création et la gestion des modèles d’IA. Des outils comme AutoML de Google simplifient la création de modèles de machine learning, rendant l’IA accessible à un public plus large.
• Expansion des véhicules autonomes: De grandes entreprises investissent massivement dans la technologie de conduite autonome, qui promet de réduire les accidents de la route et d’offrir une alternative sûre à la conduite manuelle.
• Intégration de la reconnaissance faciale: Utilisée pour la surveillance et diverses autres applications, la reconnaissance faciale est de plus en plus adoptée dans le monde entier grâce aux avancées dans les algorithmes de deep learning.
• Convergence de l’IA et de l’IoT: L’intégration de l’IA avec l’Internet des Objets (IoT) permet aux appareils de générer des données exploitables plus rapidement, rendant les systèmes IoT plus intelligents.
• IA dans le secteur de la santé: L’IA révolutionne le secteur de la santé en améliorant la détection et le traitement des maladies et en optimisant les opérations hospitalières grâce à l’analyse de données en temps réel.
• Intelligence augmentée: Cette tendance combine les capacités humaines et technologiques pour améliorer l’efficacité et la productivité des équipes, notamment dans les infrastructures et les opérations.
• IA explicable: Face à la complexité des modèles de machine learning, l’IA explicable vise à rendre les processus de l’IA plus transparents et compréhensibles pour les utilisateurs.

IA éthique: La montée de l’IA éthique souligne l’importance de développer et d’utiliser l’IA de manière responsable, alignée avec les valeurs des consommateurs et des entreprises.

Une formation en intelligence artificielle équipe les étudiants avec les compétences nécessaires pour développer, tester et déployer des technologies d’IA. Cela inclut l’apprentissage de domaines tels que le machine learning, le deep learning, la vision par ordinateur, et le traitement du langage naturel (NLP). Les formations peuvent varier considérablement en contenu et en durée, et elles sont offertes dans différents formats pour s’adapter aux besoins variés des apprenants.

Les options incluent des cours en ligne qui offrent flexibilité et accessibilité, des programmes diplômants proposés par des universités et des institutions spécialisées, ainsi que des ateliers et séminaires centrés sur des compétences spécifiques. Il existe également des formations en entreprise, personnalisées pour répondre aux exigences spécifiques des organisations en vue d’améliorer les compétences de leurs équipes.

Poursuivre une formation en IA peut ouvrir des portes à des opportunités de carrière enrichissantes, améliorer les compétences analytiques et techniques, et positionner les individus à la pointe de l’innovation technologique dans divers secteurs. Pour choisir la formation qui vous convient le mieux, évaluez vos objectifs professionnels, votre niveau de compétences actuel, et recherchez des programmes qui offrent un bon équilibre entre théorie et application pratique, avec un accès à des enseignants expérimentés et des opportunités de réseautage.

• Théories fondamentales de l’IA: Comprend l’apprentissage des principes de base tels que les algorithmes de machine learning, deep learning, réseaux de neurones, et plus.
• Programmation et outils techniques: Cours sur des langages clés comme Python ou R et utilisation de bibliothèques spécialisées telles que TensorFlow, PyTorch, et scikit-learn.
• Applications pratiques et projets: Mise en pratique des connaissances théoriques à travers des projets réels ou des simulations pour acquérir une expérience concrète.
• Analyse de données et statistiques: Techniques pour manipuler et analyser des données, essentielles pour le développement et l’amélioration de modèles d’IA.
• Éthique et législation de l’IA: Discussions sur les implications éthiques et les lois régissant l’utilisation de l’IA, préparant les étudiants à utiliser l’IA de manière responsable.

Sélectionner la formation idéale en intelligence artificielle est crucial pour atteindre vos objectifs professionnels et maximiser votre potentiel d’apprentissage. Chez Datascientest, nous vous proposons des formations conçues pour répondre à vos exigences. Voici quelques conseils pour choisir la formation qui vous convient :

• Évaluez vos objectifs professionnels: Commencez par définir clairement vos objectifs de carrière. Que vous souhaitiez devenir data scientist, développeur IA ou spécialiste en machine learning, Datascientest offre des parcours adaptés à vos ambitions.
• Considérez votre catégorie de connaissances actuelle : Nos formations sont conçues pour accueillir des participants à différents stades de leur parcours éducatif. Évaluez honnêtement votre niveau actuel de connaissances techniques pour choisir une formation qui correspond à vos prérequis en termes de connaissances et d’expérience.
• Optez pour des formations pratiques: Chez Datascientest, nous croyons que la meilleure façon d’apprendre l’IA est de mettre en pratique immédiatement les connaissances acquises. Nos formations comprennent des projets pratiques réels qui vous permettent de mettre en œuvre des solutions d’IA tout en étudiant.
• Recherchez un support continu et une communauté: L’apprentissage de l’IA peut être complexe et exigeant. Datascientest ne vous laisse pas seul dans cette aventure. Nous offrons un soutien continu via un accès à une communauté d’experts et de pairs, ce qui est essentiel pour un apprentissage continu et une mise en réseau efficace.
• Considérez le format d’apprentissage: Datascientest propose des formats d’apprentissage flexibles, y compris des options en ligne et hybrides, qui vous permettent d’étudier à votre propre rythme et selon votre emploi du temps, sans compromettre la qualité de l’enseignement.

En choisissant Datascientest pour votre formation en IA, vous optez pour un leader reconnu dans le domaine de l’éducation en data science et intelligence artificielle. Nos programmes sont conçus pour vous fournir les compétences nécessaires pour réussir dans ce domaine dynamique et en constante évolution.

Pour s’inscrire à nos formations en intelligence artificielle, les candidats doivent généralement posséder un diplôme de niveau Bac+3 ou équivalent (niveau 6 européen), avec des compétences spécifiques en mathématiques et programmation selon le programme choisi. La maîtrise de l’anglais est également recommandée en raison de la prédominance des ressources dans cette langue.

• Formation Data Scientist et Machine Learning Engineer : Ces programmes exigent des compétences solides en mathématiques et programmation.

• Formation MLOps : Nécessite deux ans d’expérience en gestion de projet et des compétences en intelligence artificielle.

• Formation Deep Learning : Destinée aux individus ayant déjà des compétences en Python et Machine Learning, idéalement acquises dans notre programme de Data Scientist. Un bon niveau en mathématiques et une compréhension de l’anglais sont nécessaires.

• Formation Prompt Engineering & Generative AI : Nécessite un diplôme de niveau Bac+3. Une dérogation peut être envisagée pour les candidats sans les qualifications requises, sur dossier et test écrit.

Pour tous les programmes, une dérogation peut être envisagée pour les candidats sans les qualifications requises, sur évaluation par dossier et test écrit. Enfin, il est indispensable que tous les participants disposent d’un ordinateur avec connexion internet et webcam pour suivre les cours.

Démarrer une formation en intelligence artificielle ouvre des portes vers des opportunités passionnantes dans divers secteurs. Chez Datascientest, nous offrons des parcours complets pour vous initier ou vous spécialiser dans ce domaine dynamique. Voici comment vous pouvez débuter :

• Évaluez votre niveau actuel de compétences : Avant de vous engager dans un parcours de formation, évaluez vos compétences en mathématiques, statistiques, et programmation. La connaissance de langages tels que Python est souvent essentielle pour réussir dans les programmes avancés en IA.

• Recherchez des programmes de formation adaptés : Datascientest propose une gamme de cours adaptés à chaque ambition et projet. Nos formations couvrent tout, des fondamentaux de l’IA aux techniques avancées de machine learning et deep learning.

• Choisissez entre l’apprentissage en ligne et sur campus : Datascientest offre un format d’apprentissage hybride unique qui combine le meilleur de l’enseignement en ligne et des sessions sur campus. Ce modèle flexible vous permet de profiter de la commodité de l’apprentissage à domicile tout en ayant accès à des sessions interactives en personne pour renforcer votre compréhension et élargir votre réseau professionnel.

• Préparez votre candidature : Pour vous inscrire à nos programmes, vous aurez besoin de fournir un dossier de candidature qui peut inclure des relevés de notes, des lettres de recommandation, et éventuellement un portfolio de travaux antérieurs. Consultez les détails spécifiques à chaque programme sur notre site web pour ne manquer aucune exigence.

• Engagez-vous dans des projets pratiques : Chez Datascientest, nous croyons fermement à l’apprentissage par la pratique. Nos formations incluent des projets réels qui vous permettront de mettre en œuvre vos connaissances et de construire un portfolio impressionnant.

Continuez à apprendre et à vous spécialiser : Le domaine de l’IA évolue constamment. Continuez à vous former en participant à nos cours avancés et en restant à jour avec les dernières technologies et méthodologies. Nous offrons également des webinaires et des ateliers pour aider nos étudiants à rester à l’avant-garde du domaine.

La formation en intelligence artificielle est devenue essentielle pour de nombreuses raisons stratégiques, professionnelles et technologiques. Voici pourquoi il est avantageux de se former dans ce domaine en pleine expansion :

• Demander croissante sur le marché du travail: L’IA est en train de révolutionner de nombreux secteurs, créant une forte demande pour des professionnels qualifiés capables de concevoir, de mettre en œuvre et de gérer des technologies d’IA.

• Potentiel de carrière et de salaire élevé: Les carrières dans le domaine de l’IA offrent non seulement des salaires attractifs mais aussi des opportunités de croissance professionnelle et de spécialisation dans diverses industries telles que la santé, la finance, l’automobile, et plus encore.

• Impact significatif sur la société: L’IA a le potentiel de résoudre certains des problèmes les plus complexes du monde, y compris dans les domaines de la santé, de l’énergie et de l’environnement, offrant ainsi la possibilité de contribuer positivement à la société.

• Innovation et créativité: Se former en IA ouvre la porte à l’innovation et à la créativité, permettant de développer de nouvelles solutions technologiques qui peuvent transformer la manière dont nous vivons et travaillons.

Compréhension des enjeux éthiques et sociaux: Comprendre l’IA permet également de participer activement aux débats sur les implications éthiques et les impacts sociaux de cette technologie, en s’assurant que son déploiement bénéficie à tous.

• Évaluez votre niveau actuel de compétences : Avant de vous engager dans un parcours de formation, évaluez vos compétences en mathématiques, statistiques, et programmation. La connaissance de langages tels que Python est souvent essentielle pour réussir dans les programmes avancés en IA.

• Recherchez des programmes de formation adaptés : Datascientest propose une gamme de cours adaptés à chaque ambition et projet. Nos formations couvrent tout, des fondamentaux de l’IA aux techniques avancées de machine learning et deep learning.

• Choisissez entre l’apprentissage en ligne et sur campus : Datascientest offre un format d’apprentissage hybride unique qui combine le meilleur de l’enseignement en ligne et des sessions sur campus. Ce modèle flexible vous permet de profiter de la commodité de l’apprentissage à domicile tout en ayant accès à des sessions interactives en personne pour renforcer votre compréhension et élargir votre réseau professionnel.

• Préparez votre candidature : Pour vous inscrire à nos programmes, vous aurez besoin de fournir un dossier de candidature qui peut inclure des relevés de notes, des lettres de recommandation, et éventuellement un portfolio de travaux antérieurs. Consultez les détails spécifiques à chaque programme sur notre site web pour ne manquer aucune exigence.

• Engagez-vous dans des projets pratiques : Chez Datascientest, nous croyons fermement à l’apprentissage par la pratique. Nos formations incluent des projets réels qui vous permettront de mettre en œuvre vos connaissances et de construire un portfolio impressionnant.

Continuez à apprendre et à vous spécialiser : Le domaine de l’IA évolue constamment. Continuez à vous former en participant à nos cours avancés et en restant à jour avec les dernières technologies et méthodologies. Nous offrons également des webinaires et des ateliers pour aider nos étudiants à rester à l’avant-garde du domaine.

Le domaine de l’intelligence artificielle attire une variété d’employeurs issus de divers secteurs industriels. Voici les principaux types d’organisations qui recrutent activement des professionnels de l’IA :

• Entreprises technologiques: Des géants du secteur comme Google, Apple, Facebook, et Microsoft sont en constante recherche de talents en IA pour développer de nouvelles applications, services et améliorer leurs technologies existantes.
• Startups innovantes: De nombreuses startups à forte croissance se concentrent sur le développement de solutions d’IA dans des domaines tels que la santé, l’automobile, la finance, et plus encore, nécessitant des spécialistes en IA pour piloter l’innovation.
• Secteur automobile: Les fabricants d’automobiles tels que Tesla et Volkswagen recrutent des ingénieurs en IA pour travailler sur la conduite autonome et d’autres technologies intelligentes intégrées dans les véhicules.
• Secteur de la santé: Les hôpitaux, les instituts de recherche et les entreprises pharmaceutiques emploient des experts en IA pour développer des outils de diagnostic avancés, améliorer les traitements et optimiser les opérations hospitalières.
• Secteur financier: Les banques et les sociétés d’assurance utilisent l’IA pour la détection de fraude, la gestion des risques, l’automatisation des processus et la personnalisation des services client.
• Gouvernements et secteur public: Les agences gouvernementales et les institutions publiques intègrent également l’IA pour améliorer l’efficacité des services publics, la sécurité et la gestion des données.

Avec la croissance continue du marché de l’IA, le nombre d’opportunités de carrière dans ce domaine est en expansion rapide, offrant des perspectives attrayantes pour les professionnels qualifiés.

Après une formation en intelligence artificielle, les opportunités de carrière sont vastes et variées, couvrant de nombreux secteurs qui exploitent la puissance de l’IA pour optimiser et innover. Voici quelques-unes des carrières les plus prometteuses :

• Data Scientist: Spécialistes qui utilisent des algorithmes d’IA pour interpréter des données complexes et aider les entreprises à prendre des décisions éclairées basées sur des données.
• Ingénieur Machine Learning: Développe des modèles de machine learning pour automatiser des tâches qui nécessitaient traditionnellement une intervention humaine.
• Spécialiste en vision par ordinateur: Travaille sur des technologies permettant aux machines de « voir » et d’interpréter le monde visuel, utilisées dans des applications allant de la sécurité à l’interaction utilisateur.
• Ingénieur en robotique: Conçoit et développe des robots intelligents qui utilisent l’IA pour effectuer des tâches, souvent dans des environnements de fabrication ou des opérations critiques.
• Architecte IA: Conçoit des solutions d’IA complexes et supervise l’intégration de l’IA dans les systèmes organisationnels pour améliorer les processus et les services.
• Analyste en cybersécurité IA: Utilise l’IA pour détecter et contrer les menaces de cybersécurité de manière plus efficace et rapide que les méthodes traditionnelles.
• Chercheur en IA: Mène des recherches de pointe pour développer de nouvelles méthodes et technologies en intelligence artificielle.

Ces carrières, parmi d’autres, offrent non seulement des perspectives de croissance professionnelle mais aussi la possibilité de travailler à la pointe de la technologie et de contribuer à des innovations qui façonnent l’avenir.

D’ici 2025, il est anticipé que près de 100 millions de personnes seront employées dans le secteur de l’intelligence artificielle. Voici une liste des professions les plus en vogue et les plus rentables dans ce domaine en 2024 :

• Ingénieur en Machine Learning (ML): Ces professionnels conçoivent, développent, et mettent en œuvre des algorithmes qui permettent aux ordinateurs d’apprendre automatiquement à partir des données pour effectuer des décisions autonomes. Leurs projets peuvent inclure la reconnaissance d’images, la prédiction des tendances de consommation ou la suggestion de produits. En France, le salaire moyen est d’environ 65 000 €/an.
• Data Scientist: Les data scientists analysent et interprètent des ensembles complexes de données pour identifier des tendances, développer des modèles prédictifs, et proposer des solutions basées sur des données. Ils utilisent souvent des outils tels que Python, R et SQL, et les débouchés sont nombreux dans des secteurs variés. Le salaire de départ moyen en France est d’environ 60 000 €/an.
• Ingénieur en Big Data: Responsables de la gestion de vastes volumes de données, ces ingénieurs développent des systèmes pour collecter, stocker, et analyser des données à grande échelle, en utilisant des technologies telles que Hadoop et Spark. Leur expertise est cruciale dans plusieurs industries, avec un salaire moyen de 65 000 €/an en France.
• Ingénieur en Intelligence Artificielle: Ces ingénieurs conçoivent des programmes qui simulent des capacités cognitives humaines comme la compréhension du langage naturel et la résolution de problèmes complexes. Ils peuvent travailler à la création de chatbots, de systèmes de recommandation, et plus, avec des salaires allant de 60 000 € à 80 000 €/an.
• Ingénieur en Robotique: Ces professionnels développent des robots autonomes capables d’exécuter diverses tâches, des robots industriels aux drones. Leur expertise combine mécanique, électronique, et programmation, avec un salaire moyen initial d’environ 62 000 €/an en France.
• Ingénieur en Traitement du Langage Naturel (NLP): Spécialisés dans le développement de systèmes capables de comprendre et générer du langage humain, ces ingénieurs sont essentiels dans des domaines tels que la traduction automatique et la génération de texte, avec des salaires variant entre 45 000 € et 75 000 €/an.
• Ingénieur en Apprentissage Profond: Travaillant sur le développement de modèles de réseaux de neurones pour résoudre des problèmes complexes, ces ingénieurs sont souvent à la pointe de la recherche en IA, avec un salaire moyen de 50 000 € à 80 000 €/an.
• Ingénieur en IA Éthique: Ces spécialistes conçoivent des systèmes d’IA qui respectent des normes éthiques élevées pour prévenir la discrimination et protéger la vie privée. Ils peuvent espérer gagner en moyenne 57 000 €/an en France.

Spécialiste en Automatisation des Processus Robotiques (RPA): Ces experts développent des logiciels pour automatiser des tâches répétitives et améliorer l’efficacité des processus métier. Leur expertise est très recherchée, avec des salaires de 50 000 € à 75 000 €/an.

Data Scientist

Notre programme de formation pour Data Scientist est conçu pour fournir une expertise complète en sciences des données, avec une progression qui couvre aussi bien les fondamentaux que les techniques avancées en machine learning et deep learning.

• Approche pratique et immersive: les participants réalisent des projets réels grâce à nos 10 sprints, assurant une expérience approfondie et pratique.
• Large spectre de compétences: de la programmation en Python à l’analyse avancée avec machine learning et data engineering.
• Préparation à la certification: chaque module est conçu pour préparer les participants aux certifications clés du secteur.
• Focus sur l’innovation: cours spécifiques sur l’intelligence artificielle appliquée et les technologies émergentes comme le deep learning et MLOps.

MLOps

La spécialisation en MLOps prépare les participants à maîtriser les opérations de machine learning, essentielles pour le déploiement efficace des modèles IA en production.

• Compétences de pointe en opérations IA: intégration, déploiement, monitoring et gestion des modèles IA.
• Exposition aux meilleures pratiques et outils: utilisation de technologies modernes telles que Docker, Kubernetes et Airflow.
• Projets basés sur des scénarios réels: chaque sprint inclut un projet concret, renforçant l’apprentissage par la pratique.
• Formateurs experts: apprenez des leaders de l’industrie avec une expérience directe dans la mise en œuvre de solutions MLOps.

Machine Learning Engineer

Notre programme pour Machine Learning Engineer est conçu pour équiper les ingénieurs avec les compétences nécessaires pour construire et déployer des modèles complexes d’intelligence artificielle.

• Expertise en Machine Learning: couvre tous les aspects, de la classification à l’apprentissage par renforcement.
• Approche centrée sur le projet: les participants développent leur propre modèle d’IA, du concept à la mise en œuvre complète.
• Support continu: sessions régulières de mentoring et de revue de code avec des experts en IA.
• Accès à des ressources exclusives: logiciels, datasets et outils de développement de dernière génération.

Prompt Engineering & Generative AI

Ce programme dédié au Prompt Engineering & Generative AI offre une spécialisation avancée dans la création de modèles génératifs et l’optimisation de prompts pour l’intelligence artificielle.

• Spécialisation unique: Plongez dans le monde émergent de l’IA générative avec une formation spécialisée sur les dernières technologies, comme ChatGPT4.
• Compétences pratiques immédiates: Apprenez à connecter, configurer et optimiser ChatGPT pour divers usages pratiques.
• Approche orientée éthique: Mettez l’accent sur l’éthique et les considérations légales essentielles dans l’utilisation de l’IA générative.
• Projets en temps réel: Participez à des projets de groupe pour créer des applications réelles basées sur l’IA générative, renforçant la compréhension et l’application des connaissances acquises.

Deep Learning

Notre programme de Deep Learning est conçu pour offrir une compréhension approfondie et des compétences pratiques dans les architectures de réseaux de neurones les plus avancées.

• Maîtrise des architectures de réseaux de neurones: Apprenez à construire, à entraîner et à optimiser des réseaux de neurones denses et convolutifs avec Keras et TensorFlow.
• Applications concrètes: Projets centrés sur des applications de deep learning comme la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur.
• Compétences en prétraitement des données: Acquérir des compétences essentielles en manipulation et en préparation des données pour des tâches de deep learning complexes.
• Environnement d’apprentissage collaboratif: Travaillez sur des projets de groupe pour résoudre des problèmes réels, facilitant ainsi l’apprentissage et l’innovation collaboratifs.