Intelligence artificielle
( 24 Modules )

module #1
Introduction à l'intelligence artificielle
Exploration de la définition, de l'histoire et des applications de l'IA

module #2
Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique
Comprendre l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement

module #3
Mathématiques pour l'IA
Algèbre linéaire, calcul et probabilités pour les applications d'IA

module #4
Python pour l'IA
Introduction à la programmation Python pour l'IA et la science des données

module #5
Prétraitement et visualisation des données
Nettoyage, transformation et visualisation des données pour les applications d'IA

module #6
Apprentissage supervisé
Création de modèles de régression et de classification avec scikit-learn

module #7
Apprentissage non supervisé
Regroupement, réduction de la dimensionnalité et estimation de la densité

module #8
Apprentissage par renforcement
Introduction aux processus de décision de Markov et à l'apprentissage Q

module #9
Principes fondamentaux de l'apprentissage profond
Introduction aux réseaux neuronaux, aux perceptrons et rétropropagation

module #10
Réseaux de neurones convolutionnels (CNN)
Traitement d'images et détection d'objets avec les CNN

module #11
Réseaux de neurones récurrents (RNN)
Données de séquence et modèles de langage avec les RNN et les LSTM

module #12
Traitement du langage naturel (NLP)
Prétraitement de texte, tokenisation et modélisation du langage

module #13
Vision par ordinateur
Classification d'images, détection d'objets et segmentation

module #14
Robotique et systèmes de contrôle
Introduction à la robotique, aux systèmes de contrôle et au traitement des capteurs

module #15
Éthique et biais de l'IA
Comprendre et traiter les biais dans les systèmes d'IA

module #16
Applications de l'IA dans l'industrie
Exploration des applications de l'IA dans les domaines de la santé, de la finance et du marketing

module #17
L'IA pour le bien social
Utilisation de l'IA pour l'impact social et la durabilité environnementale

module #18
Architectures de réseaux neuronaux
Exploration des architectures avancées de réseaux neuronaux

module #19
Modèles génératifs
Introduction aux GAN, VAE et modèles génératifs

module #20
Apprentissage par transfert et réglage fin
Utilisation de modèles pré-entraînés pour un développement efficace de l'IA

module #21
IA pour la prévision des séries chronologiques
Utilisation de l'IA pour la prévision des séries chronologiques et la détection des anomalies

module #22
IA pour les systèmes de recommandation
Création de systèmes de recommandation personnalisés avec l'IA

module #23
Développement de projets d'IA
Développement d'un projet d'IA réel à partir de zéro

module #24
Bilan et conclusion du cours
Planifier les prochaines étapes de la carrière en intelligence artificielle

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