Objectif général

Comprendre les concepts clés de l’intelligence artificielle, ses sous-domaines et ses méthodes fondamentales.

Modules et contenus

  1. Introduction à l’IA
    • Définition et objectifs de l’IA
    • Différence entre IA, machine learning et deep learning
    • Historique et enjeux actuels
  2. Les sous-domaines de l’IA
    • Apprentissage automatique (supervisé, non supervisé, par renforcement)
    • Traitement du langage naturel (NLP)
    • Vision par ordinateur
    • Robotique et agents autonomes
  3. Fonctionnement général d’un système IA
    • Composants essentiels : algorithmes, données, infrastructure
    • Types d’IA : IA faible, IA forte, monotâche vs multitâche
  4. Techniques fondamentales
    • Principes des algorithmes d’apprentissage
    • Réseaux de neurones et deep learning (concepts clés)
  5. Initiation à la programmation IA
    • Bases de Python pour l’IA
    • Manipulation de données avec pandas et NumPy
    • Premier modèle simple avec scikit-learn (ex : classification basique)

 

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