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Deep Learning et Intelligence Artificielle

Ce programme de formation peut être adapté en fonction des besoins spécifiques de chaque groupe de formation et de leur niveau de connaissances préalables en matière de Deep Learning et d’Intelligence Artificielle.

Contenu de la formation

1 : Introduction à l’Intelligence Artificielle

  • Historique de l’IA
  • Définitions de l’IA et du Deep Learning
  • Applications courantes de l’IA
  • Les différents types d’apprentissage automatique

2 : Concepts de base du Deep Learning

  • Les réseaux de neurones
  • L’apprentissage en profondeur
  • Les couches dans les réseaux de neurones
  • Les algorithmes d’optimisation

3 : Entraînement des modèles de Deep Learning

  • Préparation des données pour l’entraînement
  • Entraînement des modèles à l’aide d’algorithmes d’optimisation
  • Évaluation des modèles
  • Techniques de régularisation pour prévenir le surapprentissage

4 : Applications courantes de Deep Learning

  • Reconnaissance d’images
  • Analyse de sentiment
  • Traduction automatique
  • Reconnaissance vocale

5 : Éthique et responsabilité de l’IA

  • Les considérations éthiques liées à l’utilisation de l’IA
  • Les responsabilités des entreprises et des développeurs en matière d’IA
  • La transparence et la responsabilité des algorithmes d’IA

Objectifs

  • L’intelligence artificielle (IA) est un domaine en constante évolution qui consiste à faire fonctionner des machines de manière intelligente, similaire à l’intelligence humaine. Le Deep Learning fait partie de cette catégorie d’IA et est considéré comme l’une des branches les plus avancées de l’IA.
  • Le Deep Learning est une technique de traitement de l’information basée sur l’apprentissage en profondeur. Il utilise des réseaux de neurones artificiels pour apprendre à partir de données et effectuer des tâches complexes telles que la reconnaissance d’images, la traduction automatique et la reconnaissance de la parole.
  • Les réseaux de neurones artificiels sont conçus pour fonctionner de manière similaire à la structure du cerveau humain. Ils comprennent des couches de noeuds qui sont connectées les uns aux autres et qui travaillent ensemble pour effectuer une tâche spécifique.
  • L’apprentissage en profondeur se fait en ajustant les poids associés à chaque noeud du réseau de neurones en fonction de la performance du modèle sur des données d’entraînement. Ce processus est effectué répétitivement jusqu’à ce que le modèle atteigne une performance optimale sur les données d’entraînement.
  • Le Deep Learning peut être utilisé pour traiter une variété de données, notamment des images, des vidéos, des textes et des enregistrements audio. Il est également utilisé dans de nombreux domaines, notamment la finance, la santé, les médias et les sciences de la vie.
  • L’un des avantages du Deep Learning est qu’il peut apprendre à partir de vastes quantités de données sans avoir à être explicitement programmé pour une tâche spécifique. Cela signifie qu’il peut s’adapter à de nouvelles situations et découvrir de nouveaux modèles dans les données, ce qui en fait un outil puissant pour de nombreuses applications.

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