Ce qu’est réellement l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle, les logiciels conventionnels, l’automatisation, les algorithmes, les modèles, l’IA spécialisée, l’intelligence artificielle générale et l’évolution historique du domaine.
Intelligence artificielle AI-101
Fondamentaux de l’intelligence artificielle
Une introduction non technique à l’intelligence artificielle moderne
Développez une compréhension claire et pratique du fonctionnement de l’intelligence artificielle moderne sans avoir besoin de programmer, de maîtriser les mathématiques avancées ou de posséder une formation technique préalable.
US$145
Un certificat électronique de fin de formation de First BCI University au format PDF est inclus après la réussite du cours.
AI-101
Présentation du cours
Fondamentaux de l’intelligence artificielle est un cours structuré de niveau débutant destiné aux personnes qui souhaitent comprendre l’intelligence artificielle au-delà des gros titres, des démonstrations de produits et du jargon technique.
Le cours explique comment les données, l’apprentissage automatique, les réseaux neuronaux, l’IA générative, la vision par ordinateur, les systèmes audio, la robotique et les systèmes autonomes s’articulent entre eux. Les étudiants étudient également les limites de l’IA ainsi que l’importance de la confidentialité, de la sécurité, de l’équité, de la vérification et d’une supervision humaine significative.
Le programme est conçu pour les apprenants adultes et les professionnels qui souhaitent comprendre l’IA avec rigueur. Aucune expérience en programmation, en mathématiques avancées ou en informatique n’est requise.
Objectifs d’apprentissage
Ce que vous apprendrez
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01
Expliquer en quoi l’intelligence artificielle diffère des logiciels traditionnels, de l’automatisation et des systèmes fondés sur des règles.
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02
Décrire comment les ensembles de données, l’entraînement, la validation, les tests et l’inférence contribuent au développement des systèmes d’IA.
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03
Distinguer l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
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04
Expliquer, au niveau conceptuel, les réseaux neuronaux, l’apprentissage profond et les transformeurs.
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05
Décrire comment l’IA générative et les grands modèles de langage produisent du contenu.
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06
Reconnaître les problèmes courants tels que les hallucinations, le surapprentissage, les biais, les fuites de données et les changements de distribution des données.
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07
Comprendre les principes fondamentaux de la vision par ordinateur, de l’IA audio, de la robotique et des systèmes autonomes.
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08
Évaluer un système d’IA en examinant son objectif, ses données, sa méthode, ses résultats, ses risques et la supervision humaine.
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09
Analyser la confidentialité, la sécurité, l’équité, la transparence et la responsabilité dans le cadre d’une utilisation responsable de l’IA.
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10
Identifier des parcours permettant de poursuivre l’apprentissage de l’IA et le développement professionnel.
Dix modules structurés
Programme du cours
Les données : fondement de l’intelligence artificielle
Données structurées et non structurées, collecte, étiquetage, qualité, représentativité, confidentialité, biais et cycle de vie complet des données.
Fondamentaux de l’apprentissage automatique
Apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement, évaluation des modèles, généralisation, surapprentissage et analyse pratique des erreurs.
Réseaux neuronaux et apprentissage profond
Couches, poids, représentations, réseaux convolutifs, réseaux récurrents, transformeurs ainsi que forces et limites de l’apprentissage profond.
Traitement du langage naturel et IA générative
Modèles de langage, jetons, contexte, conception de prompts, génération, hallucinations, vérification, recherche d’information et notions introductives sur les agents d’IA.
Vision par ordinateur, IA audio et systèmes multimodaux
Reconnaissance d’images, détection d’objets, systèmes vocaux, médias synthétiques, analyse multimodale, authenticité et consentement.
Robotique et systèmes autonomes
Capteurs, perception, planification, contrôle, actionneurs, autonomie, limites de sécurité et intervention humaine.
L’intelligence artificielle dans le monde réel
Applications de l’IA dans la santé, la finance, l’éducation, le commerce de détail, la logistique, l’industrie manufacturière, l’administration publique, l’agriculture et les petites entreprises.
Intelligence artificielle responsable
Éthique, confidentialité, sécurité, biais, équité, explicabilité, responsabilité, gouvernance et supervision humaine significative.
L’avenir de l’IA et les capacités humaines
Agents d’IA, systèmes multimodaux, applications émergentes, rôles professionnels, compétences humaines transférables et apprentissage tout au long de la vie.
Manuel officiel recommandé
First BCI University Artificial Intelligence Foundations
A Non-Technical Guide to Data, Machine Learning, Generative AI, Robotics, and Responsible Use
- Auteur
- Konstantin Titov
Ce livre est le support d’apprentissage recommandé pour AI-101. Ses dix chapitres suivent le programme du cours et proposent des explications détaillées, des situations réalistes, des évaluations de connaissances et des activités d’apprentissage appliqué.
Disponible sous forme d’eBook téléchargeable de manière sécurisée au prix de 12,99 $ US.
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Évaluation et achèvement du cours
Composantes de l’évaluation
- Dix évaluations de connaissances, une pour chaque module
- Activités d’apprentissage appliqué fondées sur des situations réalistes liées à l’IA
- Une évaluation finale couvrant les principaux concepts du cours
- Une analyse finale d’un système d’IA du monde réel
Conditions d’achèvement
- Terminer les dix modules d’apprentissage
- Effectuer les évaluations de connaissances requises
- Obtenir au moins 70 % à l’évaluation finale
- Soumettre l’analyse finale d’un système d’IA
AI-101 Inscription
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