Fondamentaux de l’Intelligence Artificielle

About Course

Ce programme complet offre une exploration approfondie des principes, techniques et applications de l’intelligence artificielle. Les participants acquerront une compréhension théorique et pratique à travers des modules progressifs couvrant l’histoire, les bases mathématiques, l’apprentissage automatique, les réseaux de neurones, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, ainsi que les aspects de déploiement et d’éthique.

Course Content

Module 1: Introduction à l’Intelligence Artificielle
Découvrir l'évolution historique et les concepts fondamentaux de l'IA, comprendre ses applications et son impact dans divers domaines.

1.1 Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ?
1.2 Historique et Évolution de l’IA
1.3 Concepts Fondamentaux et Terminologie
1.4 Applications et Domaines d’Utilisation
1.5 Impact Sociétal et Enjeux Éthiques

Module 2: Bases Mathématiques et Statistiques
Acquérir les outils mathématiques et statistiques essentiels, tels que l'algèbre linéaire et la probabilité, qui sous-tendent les algorithmes d'IA.

Module 3: Apprentissage Automatique
Étudier les techniques d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement, et maîtriser les processus de modélisation et d'évaluation des modèles.

Module 4: Réseaux de Neurones et Deep Learning
Explorer en détail les architectures de réseaux de neurones et les méthodes de deep learning, et comprendre leur application dans la résolution de problèmes complexes.

Module 5: Traitement du Langage Naturel et Vision par Ordinateur
Découvrir les méthodes de traitement de données textuelles et visuelles, et développer des compétences pour créer des solutions d'IA adaptées à ces domaines.

Module 6: Déploiement, Sécurité et Éthique
Apprendre à intégrer et déployer des solutions d'IA dans des environnements réels, tout en abordant les enjeux de sécurité, d'éthique et de réglementation.

Instructors

imane

0.0

231 Students

84 Courses

Fondamentaux de l’Intelligence Artificielle

About Course

Course Content

Module 1: Introduction à l’Intelligence Artificielle Découvrir l'évolution historique et les concepts fondamentaux de l'IA, comprendre ses applications et son impact dans divers domaines.

1.1 Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ?

1.2 Historique et Évolution de l’IA

1.3 Concepts Fondamentaux et Terminologie

1.4 Applications et Domaines d’Utilisation

1.5 Impact Sociétal et Enjeux Éthiques

Module 2: Bases Mathématiques et Statistiques Acquérir les outils mathématiques et statistiques essentiels, tels que l'algèbre linéaire et la probabilité, qui sous-tendent les algorithmes d'IA.

2.1 Introduction aux Fondements Mathématiques et Statistiques pour l’IA

2.2 L’Algèbre Linéaire : Vecteurs, Matrices et Espaces

2.3 Opérations et Transformations en Algèbre Linéaire

2.4 Probabilités et Statistiques : Bases et Distributions

2.5 Applications Pratiques des Mathématiques et Statistiques en IA

Module 3: Apprentissage Automatique Étudier les techniques d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement, et maîtriser les processus de modélisation et d'évaluation des modèles.

3.1 Introduction à l’Apprentissage Automatique

3.2 Techniques d’Apprentissage Supervisé

3.3 Approches d’Apprentissage Non Supervisé

3.4 Principes de l’Apprentissage par Renforcement

3.5 Modélisation, Évaluation et Optimisation des Modèles

Module 4: Réseaux de Neurones et Deep Learning Explorer en détail les architectures de réseaux de neurones et les méthodes de deep learning, et comprendre leur application dans la résolution de problèmes complexes.

4.1 Introduction aux Réseaux de Neurones et Deep Learning

4.2 Fondements Mathématiques et Algorithmes d’Entraînement

4.3 Exploration des Architectures de Réseaux de Neurones

4.3 Exploration des Architectures de Réseaux de Neurones

4.4 Techniques Avancées et Optimisation en Deep Learning

4.5 Implémentation Pratique avec des Frameworks de Deep Learning

4.6 Applications Réelles et Perspectives Futures

Module 5: Traitement du Langage Naturel et Vision par Ordinateur Découvrir les méthodes de traitement de données textuelles et visuelles, et développer des compétences pour créer des solutions d'IA adaptées à ces domaines.

5.1 Introduction au Traitement du Langage Naturel et à la Vision par Ordinateur

5.2 Fondamentaux du Traitement du Langage Naturel (NLP)

5.3 Techniques de Prétraitement des Données Textuelles

5.4 Algorithmes et Modèles en NLP

5.5 Introduction à la Vision par Ordinateur

5.6 Techniques de Prétraitement et d’Analyse des Images

5.7 Applications Intégrées et Projet Multimodal

Module 6: Déploiement, Sécurité et Éthique Apprendre à intégrer et déployer des solutions d'IA dans des environnements réels, tout en abordant les enjeux de sécurité, d'éthique et de réglementation.

6.1 Vue d’ensemble du déploiement, de la sécurité et de l’éthique en IA

6.2 Processus de déploiement des modèles d’IA

6.3 Sécurisation des systèmes d’IA et protection des données

6.4 Cadres réglementaires, normes et conformité

6.5 Éthique et responsabilité dans l’utilisation de l’IA

6.6 Études de cas et retours d’expérience