Objectif général

Apprendre à concevoir, entraîner, valider et déployer un projet IA, à travers des exemples concrets.

Modules et contenus

1. Cycle de vie d’un projet IA

   • Collecte et préparation des données

   • Entraînement et optimisation des modèles

   • Validation, test et évaluation des performances

   • Déploiement et maintenance

2. Étapes de création d’une IA

   • Identification du problème et définition des objectifs

   • Organisation des ressources (humaines, techniques, financières)

   • Planification et gestion de projet

3. Cas d’usage concrets

   • Reconnaissance d’images

   • Traitement du langage naturel (chatbots, analyse de sentiments)

   • Robotique et automatisation industrielle

   • Applications en santé, finance, logistique

4. Enjeux liés aux données et apprentissage

   • Qualité et biais des données

   • Problèmes d’overfitting et généralisation

   • Importance de la rétroaction et amélioration continue

5. Programmation avancée

   • Modèles de deep learning avec TensorFlow ou PyTorch

   • Entraînement sur des datasets réels (ex : MNIST)

   • Déploiement simple (ex : API Flask)

Activités et ressources

• Études de cas détaillées

• Ateliers pratiques sur des datasets réels

• Projet guidé : création d’un chatbot ou d’un modèle de reconnaissance d’image

• Sessions Q&A et feedback sur les projets