- Jour 1 : Fondamentaux de l'IA et analyse de données
- Jour 2 : Machine Learning
- Jour 3 : Deep Learning et traitement du langage naturel
- Jour 4 : Vision par ordinateur, robotique, stratégie IA, gouvernance et gestion des risques
- Jour 5 : Examen de certification
- Domaine 1 : Concepts et principes fondamentaux de l'intelligence artificielle
- Domaine 2 : Analyse de données et visualisation
- Domaine 3 : Construction de modèles de Machine Learning
- Domaines 4-5 : Concepts de Deep Learning et NLP
- Domaines 6-7-8 : Connaissance et application de la vision par ordinateur, de la robotique et des systèmes experts
- Domaine 9 : Risques IA, confidentialité et conformité
- Domaine 10 : Éthique IA, gouvernance, stratégie
Liste des examens PECB
Règles et politiques d'examen
Nos formations sont disponibles en plusieurs formats pour répondre à vos besoins. Veuillez noter que les tarifs varient selon le format sélectionné. Certaines options, telles que les classes en direct ou en présentiel, peuvent nécessiter un devis personnalisé selon les disponibilités et la logistique.
- Les frais de certification et d'examen sont inclus dans le prix de la formation.
- Les participants reçoivent un support de formation de plus de 400 pages comprenant des informations, des exemples pratiques, des exercices et des quiz.
- Une attestation de suivi de formation valant 31 crédits CPD (Continuing Professional Development) sera délivrée aux participants ayant suivi la formation.
- Les candidats ayant suivi la formation mais échoué à l'examen peuvent repasser celui-ci une fois gratuitement dans un délai de 12 mois à compter de la date initiale de l'examen.
Pourquoi suivre cette formation ?
- Comprendre et appréhender les dernières tendances et technologies IA.
- Concevoir et optimiser des systèmes IA générateurs d'innovation.
- Traiter les enjeux critiques tels que les biais de l'IA, les problématiques de confidentialité et la conformité.
- Aligner stratégiquement les solutions IA sur les objectifs de l'organisation pour maximiser la valeur.
À qui s'adresse cette formation ?
- Professionnels de l'IA activement impliqués dans le développement et la mise en œuvre de technologies IA
- Praticiens IA expérimentés souhaitant approfondir leurs connaissances, se tenir à jour des dernières tendances et affiner leurs compétences en leadership
- Data Scientists chargés du développement et de l'optimisation de modèles IA
- Responsables informatiques supervisant les projets et initiatives IA au sein de leur organisation
- Passionnés d'IA souhaitant évoluer vers des fonctions de leadership, telles que chef de projet IA ou stratège IA
- Responsables des risques et de la conformité chargés de gérer les risques liés à l'IA et d'assurer la conformité réglementaire
- Dirigeants, notamment DSI, PDG et directeurs des opérations, jouant un rôle clé dans les processus de décision liés à l'IA
- Professionnels visant des fonctions IA de niveau exécutif et nécessitant une compréhension globale des technologies IA et de leurs applications
Objectifs pédagogiques
- Expliquer les principes fondamentaux de l'IA et ses différentes applications.
- Conduire des analyses de données et créer des visualisations pertinentes à l'appui des projets IA.
- Appliquer des techniques de machine learning à des problèmes réels, notamment l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
- Mettre en œuvre des réseaux de neurones simples et des architectures avancées de deep learning telles que les CNN.
- Comprendre les systèmes NLP et les méthodologies de vision par ordinateur.
- Comprendre la robotique et les systèmes experts pour l'automatisation pilotée par l'IA.
- Identifier et atténuer les risques liés à l'IA tout en assurant la conformité réglementaire.
- Développer des stratégies d'IA éthique alignées sur les valeurs de l'organisation et les besoins sociétaux.
Approche pédagogique
- Programme complet : la formation associe connaissances théoriques et exemples concrets afin de garantir l'acquisition des concepts IA fondamentaux et avancés.
- Exercices pratiques : des activités et projets en conditions réelles permettent aux participants d'appliquer leurs compétences de manière efficace.
- Apprentissage interactif : discussions en groupe et travaux collaboratifs pour un engagement approfondi et un partage d'expériences.
- Préparation à la certification : la formation inclut des quiz et exercices étroitement alignés sur le format de l'examen de certification.