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Introduction à l’Intelligence Artificielle

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Qu’allez-vous apprendre ?

  • Les concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle (IA) et du machine learning (ML).
  • Les différences entre IA, machine learning et deep learning.
  • Comment utiliser des outils comme Python, Google Colab et Scikit-learn pour créer des projets IA simples.
  • Les applications pratiques de l'IA dans divers secteurs comme la santé, la finance et le commerce.
  • La création de votre propre modèle IA et son utilisation dans des projets concrets.

Contenu du cours

Introduction à l’Intelligence Artificielle
Ce sujet couvre les bases de l'IA, en introduisant les concepts fondamentaux et leurs applications dans la vie quotidienne.

  • Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ?
  • Comprendre les concepts de base (5 questions)
  • Applications pratiques de l’IA
  • Identifier les applications de l’IA (5 questions).

Comprendre le Machine Learning (ML)
Ce sujet explique le machine learning et ses différents types, notamment l'apprentissage supervisé et non supervisé.

Outils et Frameworks pour l’IA
Ce sujet présente les outils essentiels pour pratiquer l'IA, notamment Python et Scikit-learn, ainsi que l'utilisation de Google Colab.

Mise en pratique – Premier Projet IA
Les apprenants appliquent leurs connaissances pour créer un modèle IA simple et interpréter les résultats.

Éthique et avenir de l’IA
Ce sujet final discute des questions éthiques entourant l'IA et explore son impact sur la société et les emplois.

Notes et avis de l’apprenant

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