Formation Intelligence Artificielle (IA) - La synthèse

En suivant la formation Intelligence Artificielle (IA) – La synthèse, dispensée par notre cabinet de formation, vous découvrirez tous les détails qui vous seront utiles pour améliorer vos compétences sur l’Intelligence Artificielle (IA) – La synthèse.

Objectifs de la formation Intelligence Artificielle (IA) – La synthèse :

Les objectifs de la formation sont  :

Programme de la formation Intelligence Artificielle (IA) – La synthèse :

Le Programme de la formation est détaillé ci-dessous :

LES USAGES DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

• Des exemples d’application (témoignages vidéo)
• Historique, concepts de base et applications de l’intelligence artificielle
• Vision globale des dispositifs d’Intelligence Artificielle
• Machine Learning vs Deep Learning

RÉSEAUX DE NEURONES ET DEEP LEARNING

• Qu’est-ce qu’un réseau de neurones ?
• Le réseau de neurones : architecture, fonctions d’activation et de pondération des activations précédentes…
• Qu’est-ce que l’apprentissage d’un réseau de neurones ? Deep versus shallow network, overfit, underfit, convergence
• L’apprentissage d’un réseau de neurones : fonctions de coût, back-propagation…
• Modélisation d’un réseau de neurones : modélisation des données d’entrée et de sortie selon le type de problème
• Approximer une fonction par un réseau de neurones et une distribution par un réseau de neurones
• Génération de représentations internes au sein d’un réseau de neurones
• Généralisation des résultats d’un réseau de neurones
• Révolution du Deep Learning : généricité des outils et des problématiques

SUR QUOI PORTE LE DEEP LEARNING　?

• Les données : volumétries, dimensionnement, équilibre entre les classes, description
• Données brutes vs features travaillées
• Classification de données
• Les types : donnée, vidéo, image, son, texte, etc
• Les enjeux d’une classification de données et les choix impliqués par un modèle de classification
• Outils de classification : des réseaux de type Multilayer Perceptron ou Convolutional Neural Network
• Prédiction d’information et donnée séquentielle/temporelle
• Enjeux et limites d’une prédiction d’information
• Règles structurelles au sein de la donnée pouvant permettre une logique de prédiction
• Outils usuels de prédiction
• Transformation/génération de données
• Opération de réinterprétation d’une donnée : débruitage, segmentation d’image…
• Opération de transformation sur un même format : traduction de texte d’une langue à une autre…, Opération de génération de donnée “originale” : Neural Style, génération d’images à partir de présentations textuelles
• Reinforcement Learning : contrôle d’un environnement

PRÉSENTATION DES BOTS

• Les types de Bots en fonction des domaines d’activité
• Les enjeux marketing dans la digitalisation de la relation client
• Optimiser la construction de l’interface d’échange du Bot
• Les offres des leaders du marché : Now (Google), Siri (Apple), Alexa(Amazon), Cortana (Microsoft)
• Comment concevoir un Bot ?

LE LANGAGE NATUREL

• Fondamentaux d’un système de compréhension de langage naturel
• Comprendre les principes
• Complexités de mise en œuvre
• Présentation des solutions Open Source
• Solution de Google (Cloud Platform Speech), Alexa (Amazon), LUIS QnaMaker (Microsoft), Cognitive Services (Microsoft) …

PLATES-FORMES DE DÉVELOPPEMENT

• Solutions de Développement : Wit.ai (Facebook), Chatfuel, Api.ai (Google), BotFramework (Microsoft)…
• Les Modes de programmation waterfall
• Panorama des Framework de développement
• Création d’un Bot sans codage, les solutions Chatfuel et autres
• Le Passage du Flow au Bot (smooch.ia)
• Toutes les solutions de méthodes de déploiement
• Comment héberger un Bot sur un serveur Web ?

COMMENT METTRE EN OEUVRE UNE APPLICATION D’IA　?

• Le cycle de vie d’un projet d’IA
• L’accompagnement aux changements nécessaire (formation, communication, management)

QUELS ACTEURS DE L’ENTREPRISE DOIT ON SE PRÉPARER À IMPLIQUER, CONSIDÉRER ?

• Les acteurs d’un projet et post-projet
• Nouveaux rôles dans l’entreprise
• Les prestataires externes et l’écosystème
• Dans votre entreprise, qui est concerné par l’Intelligence Artificielle : au sein du marketing, de la relation client, de la DSI …

LA ROADMAP D’UN DÉPLOIEMENT D’UNE APPLICATION D’IA

• La roadmap de la mise en œuvre d’une application en IA (avant, pendant et après le projet)
• Les spécificités d’un projet d’IA
• Le rétro planning du ou des recrutements et leurs incidences sur les projets

SYNTHÈSE

• CheckList, bonnes pratiques
• Échanges autour des spécificités métiers et activité des entreprises de chaque participant

Approche pédagogique :

Notre approche pédagogique pour cette Formation consiste en :

• Cas pratiques

• Remise d’outils

• Echanges d’expériences

Participants de la Formation :

Les personnes qui peuvent participer à cette formation sur l’Intelligence Artificielle (IA) – La synthèse sont les :

• Dirigeants
• Directeurs informatiques
• Directeurs projets
• Toute personne souhaitant comprendre les mécanismes et les bénéfices potentiels du Machine Learning pour diriger ou gérer la préparation d’un déploiement de solution d’Intelligence Artificielle dans l’Entreprise

N’hésitez pas à contacter le cabinet New Performance Management

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En présentiel- A distance- En Elearning

Merci.

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