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Intelligence Artificielle & Data

Professionnel certifié en intelligence artificielle — CAIP® (PECB)

Avancé
Intelligence Artificielle & Data

À propos de cette formation

Cette formation s'adresse aux professionnels de l'IA, data scientists, experts IA, responsables IT, chefs de projet IA, managers, décideurs, responsables risques et conformité, ainsi qu'aux futurs dirigeants IA.

Objectifs de la formation

  • check_circleExpliquer les principes fondamentaux de l'IA et ses diverses applications.
  • check_circleRéaliser des analyses de données et créer des visualisations pertinentes pour les projets IA.
  • check_circleAppliquer les techniques de machine learning à des problèmes concrets : apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
  • check_circleMettre en œuvre des architectures de réseaux de neurones simples et des architectures de deep learning avancées telles que les CNN.
  • check_circleComprendre les systèmes de traitement automatique du langage naturel (NLP) et les méthodologies de vision par ordinateur.
  • check_circleAppréhender la robotique et les systèmes experts pour l'automatisation pilotée par l'IA.
  • check_circleIdentifier et atténuer les risques IA tout en assurant la conformité réglementaire.
  • check_circleÉlaborer des stratégies IA éthiques, alignées sur les valeurs organisationnelles et les besoins sociétaux.

Programme détaillé

Module 1 — Fondements de l'IA et analyse des données

  • Concepts fondamentaux et principes de l'intelligence artificielle
  • Analyse et visualisation des données

Module 2 — Apprentissage automatique

  • Fondements de la data science et du machine learning
  • Cycle de vie d'un projet de machine learning
  • Apprentissage supervisé
  • Apprentissage non supervisé
  • Machine learning avancé et applications élargies

Module 3 — Apprentissage profond et traitement automatique du langage naturel

  • Concepts fondamentaux du NLP (traitement automatique du langage naturel)
  • Techniques classiques et intermédiaires de NLP
  • NLP moderne : Transformers et grands modèles de langage (LLM)
  • Applications du NLP et perspectives d'évolution
  • Concepts fondamentaux du deep learning
  • Architectures de deep learning et techniques avancées

Module 4 — Vision par ordinateur, robotique, gouvernance et gestion des risques

  • Modèles génératifs et architectures spécialisées
  • Deep learning : perspectives futures
  • Vision par ordinateur
  • Robotique et automatisation pilotée par l'IA
  • Sécurité des systèmes IA
  • Gouvernance et stratégie de l'IA

Module 5 — Domaines de compétences couverts par l'examen

  • Domaine 1 : concepts et principes fondamentaux de l'intelligence artificielle
  • Domaine 2 : analyse et visualisation des données
  • Domaine 3 : modélisation de l'apprentissage automatique
  • Domaine 4 : apprentissage profond et traitement automatique du langage naturel
  • Domaine 5 : vision par ordinateur et robotique
  • Domaine 6 : sécurité de l'IA
  • Domaine 7 : éthique, gouvernance et stratégie de l'IA

Prérequis

Connaissance générale des bases de la programmation recommandée. — Certification PECB CAIP® : QCM de 80 questions (3h), disponible en anglais, à livre ouvert.