Data
Panorama de l'Intelligence Artificielle
Durée
1 Jour
Langues
Français - Anglais
Formateur(s)
Srikanth RAMANOUDJAME - Lead Digital Future Astrakhan
Les avancées récentes, la maturation de l’écosystème Big Data et des communautés de développement très larges ont eu pour conséquence une introduction rapide et massive de projets de construction et de modèles de Machine Learning. L’écosystème gravitant autour du Machine Learning est large et varié, mais il doit être mis en lumière de l’intelligence artificielle, regroupant des fonctionnalités et applications complémentaires.
Dans ce programme, vous découvrirez un panorama des techniques et approches de l’IA, les méthodes, outils et techniques de Data Science impliquées dans la construction de modèles de Machine Learning et leur plus-value métier. Nous présenterons également les grands principes du Deep Learning, la robotique et ses évolutions, ainsi que les catalogues de services IA disponibles en ligne.
Public cible
- Executives
- Data Officers
- Managers
- Equipes Data
Prérequis
- Avoir une culture des enjeux et des domaines de la Data
Fonctionnement
Sur place,
dans vos locaux
A distance,
via Teams
Podcasts
Programme détaillé
Les branches de l’intelligence artificielle et leurs applications
- Les branches de l’intelligence artificielle
- Les Solveurs
- Multi-Agents
- Des approches encore expérimentales
- Les avancées de l’apprentissage machine
Data Science et Machine Learning – Le paradigme dominant
- Les méthodes de la Data Science,
- Un écosystème technologique encore mouvant
- Synergie avec les technologies du Big Data
- Une communauté de développement importante
- L’Apprentissage Machine : données d’entraînement, données de modélisation et données de test
- Apprentissage accéléré et rétro-propagation
- Le pré-traitement des données
- Introduction à AutoML
Introduction au Deep Learning
- Neurone et descente de gradient,
- Les réseaux neuronaux,
- Performance des modèles de régression,
- NAS (Neural Architecture Search),
- Deep Learning non supervisé,
- Computer Vision,
- Traitement du langage naturel.
La robotique et ses évolutions
- Définition et typologie de robots
- Démonstrateurs
- Robots de service
- Robots réactifs et cognitifs
- Applications principales et état de l’art
- Applications émergentes
- Robotique et Machine Learning
- Prothèses bioniques
Catalogues de services Cloud IA
- Les acteurs principaux
- La plateforme Azure
- La plateforme AWS
- La plateforme Google (GCP)
- Les autres acteurs
Rétrospective – Q&A
