Ce qu’est réellement l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle, les logiciels conventionnels, l’automatisation, les algorithmes, les modèles, l’IA étroite, l’intelligence artificielle générale et l’évolution historique du domaine.
Intelligence artificielle AI-101
Fondements de l’intelligence artificielle
Une introduction non technique à l’intelligence artificielle moderne
Acquérez une compréhension claire et pratique du fonctionnement de l’intelligence artificielle moderne, sans programmation, mathématiques avancées ni 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
Fondements 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. Les étudiants examinent 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 effective.
Le programme est conçu pour des apprenants adultes disposant de solides capacités de réflexion et ne nécessite aucune expérience en programmation, aucune maîtrise des mathématiques avancées ni aucune étude préalable en informatique.
Objectifs d’apprentissage
Ce que vous apprendrez
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01
Expliquer en quoi l’intelligence artificielle se distingue des logiciels conventionnels, de l’automatisation et des systèmes fondés sur des règles.
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02
Décrire comment les jeux de données, l’entraînement, la validation, les tests et l’inférence contribuent au développement de l’IA.
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03
Distinguer l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement.
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04
Expliquer, sur le plan 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, notamment les hallucinations, le surapprentissage, les biais, les fuites de données et les changements de distribution.
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07
Comprendre les fondements de la vision par ordinateur, de l’IA appliquée à l’audio, de la robotique et des systèmes autonomes.
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08
Évaluer un système d’IA en examinant sa finalité, ses données, sa méthode, ses résultats, ses risques et sa supervision humaine.
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09
Examiner les questions de confidentialité, de sécurité, d’équité, de transparence et de responsabilité dans le cadre d’une utilisation responsable de l’IA.
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10
Déterminer les parcours permettant de poursuivre son apprentissage de l’IA et son développement professionnel.
Dix modules structurés
Programme du cours
Les données : fondement de l’intelligence artificielle
Les données structurées et non structurées, la collecte, l’étiquetage, la qualité, la représentativité, la confidentialité, les biais et l’ensemble du cycle de vie des données.
Principes fondamentaux de l’apprentissage automatique
L’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement, l’évaluation des modèles, la généralisation, le surapprentissage et l’analyse pratique des erreurs.
Réseaux neuronaux et apprentissage profond
Les couches, les poids, les représentations, les réseaux convolutifs, les réseaux récurrents, les transformeurs ainsi que les atouts et les limites de l’apprentissage profond.
Traitement automatique du langage naturel et IA générative
Les modèles de langage, les jetons, le contexte, la formulation de requêtes, la génération, les hallucinations, la vérification, la recherche d’informations et les notions élémentaires relatives aux agents d’IA.
Vision par ordinateur, IA appliquée à l’audio et systèmes multimodaux
La reconnaissance d’images, la détection d’objets, les systèmes de traitement de la parole, les médias synthétiques, l’analyse multimodale, l’authenticité et le consentement.
Robotique et systèmes autonomes
Les capteurs, la perception, la planification, le contrôle, les actionneurs, l’autonomie, les limites de sécurité et l’intervention humaine.
L’intelligence artificielle dans le monde réel
Les applications de l’IA dans les domaines de la santé, de la finance, de l’éducation, du commerce de détail, de la logistique, de la production industrielle, de l’administration publique, de l’agriculture et des petites entreprises.
Intelligence artificielle responsable
L’éthique, la confidentialité, la sécurité, les biais, l’équité, l’explicabilité, la responsabilité, la gouvernance et une supervision humaine effective.
L’avenir de l’IA et des capacités humaines
Les agents d’IA, les systèmes multimodaux, les applications émergentes, les fonctions professionnelles, les compétences humaines transférables et l’apprentissage tout au long de la vie.
Manuel officiel recommandé
First BCI University — Fondements de l’intelligence artificielle
Un guide non technique sur les données, l’apprentissage automatique, l’IA générative, la robotique et l’utilisation responsable
- Auteur
- Konstantin Titov
Cet ouvrage constitue le support pédagogique recommandé pour le cours AI-101. Ses dix chapitres suivent le programme du cours et proposent des explications détaillées, des scénarios réalistes, des tests de connaissances et des activités d’apprentissage appliqué.
Disponible sous forme de livre numérique sécurisé à télécharger au prix de 12,99 US$.
ACHETER CE LIVRE — US$12.99Réussite du cours
Évaluation et achèvement du cours
Composantes de l’évaluation
- Dix tests de connaissances correspondant aux différents modules
- Des activités d’apprentissage appliqué fondées sur des scénarios réalistes liés à l’IA
- Une évaluation finale portant sur les principaux concepts du cours
- Une analyse finale d’un système d’IA utilisé dans le monde réel
Conditions d’achèvement
- Achever les dix modules d’apprentissage
- Effectuer les tests de connaissances requis
- Obtenir au moins 70 % à l’évaluation finale
- Soumettre l’analyse finale d’un système d’IA
AI-101 Inscription
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