Intelligence Artificielle « Connaissance des algorithmes »
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L’intelligence artificielle « l’IA » est annoncée comme une des technologies de la transformation numérique des entreprises, et en tout premier lieu, celle des TPE/PME et des ETI. Derrière le mot IA on trouve des évolutions technologiques. Machine learning (apprentissage automatique), deep learning (apprentissage profond), réseau de neurones… toutes ces notions sont basées sur des algorithmes complexes que nous vous proposons de découvrir.
L’IA, cette discipline informatique, transfère aux machines une intelligence au point qu’elle serait indiscernable du comportement d’un être humain. L’IA faible sert à automatiser une tâche humaine répétitive, l’IA forte modélise des problèmes complexes et simule l’intelligence humaine, imitant ou remplaçant l’homme ce qui suscite craintes et questionnements. Toutes ces notions sont utiles dans les systèmes embarqués mais comment s’y retrouver simplement ?
OBJECTIFS
Comprendre les algorithmes utilisés dans l’IA incluant les principales techniques du « machine learning » (apprentissage automatique) et du deep learning (apprentissage profond).
Découvrir la mise en œuvre de ces algorithmes sur des cas concrets, vous aurez ainsi une culture de l’IA dans son ensemble et vous serez à même de choisir dans quelle direction vous souhaitez étendre vos connaissances, pour mieux comprendre les principes mathématiques permettant une modélisation efficace.
PROGRAMME
I. Introduction à l’intelligence artificielle
a. Historique
b. Vocabulaire
c. Les principaux acteurs
d. L’écosystème
e. Les contextes d’applications
II. Introduction au monde du Machine Learning
a. Le type de problème pouvant être résolut : la donnée + contraintes
b. Les métriques de qualité
c. Le panorama des méthodes et des exemples d’applications :
d. Les frameworks existants
TP : Exploitation d’un environnement de training cloud
III. Introduction au monde du Deep Learning
a. Le type de problème pouvant être résolut : la donnée + contraintes
b. Les métriques de qualité
c. Le panorama des méthodes et des exemples d’applications : brique de base jusqu’au réseau très profond spécialisé, ou aux modèles génératifs
d. Les frameworks existants
TP : Classification et reconnaissance d’activité à partir de multisensor
IV. Introduction au monde du Reinforcement Learning
a. Le type de problème pouvant être résolut : la donnée + contraintes
b. Les métriques de qualité
c. Le panorama des méthodes et des exemples d’applications : du Q-learning ou Deep reinforcement learning, des jeux Atari à Starcraft
d. Les frameworks existants
TP : L’analyse de signaux d’activité à base de DL
V. L’infrastructure et ces contraintes pour un déploiement en production
a. Les pipelines de déploiement et d’entrainement
b. La gestion des modèles
c. L’infrastructure : entre les puces hardwares et le Cloud
VI. Le projet d’IA
a. Les nouveaux métiers
b. Les nouveaux points intervenant dans la gestion du risque du projet
c. Les outils de collaboration/monitoring propre au deep learning
INFORMATIONS PRATIQUES
Intervenant : Société COOPTEK
Prérequis : Connaitre Python ou un langage de programmation informatique
Personnes concernées : Ingénieurs, techniciens concepteurs et les développeurs impliqués dans les entreprises en charge de concevoir des produits avec de l’IA.
Date et lieu :
Du 25 au 27 mai 2020 - de 09h00 à 12h30 et de 13h30 à 17h00
Formation à distance : Les accès à un outil informatique en ligne adapté, seront fourni au stagiaire avant le démarrage de la formation. Aucun logiciel spécifique n’est à installer. Seule une connexion à Internet est requise
TARIF : 1 425,00 € HT
TARIF adhérents CAP’TRONIC : 1 125 € HT
Pour les 6 premiers inscrits CAP’TRONIC, grâce au soutien de la DIRECCTE Occitanie, le prix est de 1 020 € HT*
(*) Pour bénéficier de ce tarif préférentiel, il vous faut être déjà adhérent CAP’TRONIC ou le devenir et salarié de votre entreprise.
Remarque : Cette formation est éligible au financement par votre Opérateur de Compétences (OPCO) hors CPF.
Moyens pédagogiques : Outil de visioconférence - Support de cours - Etude de cas – Assistance pédagogique assurée par le formateur pour une durée de 2 mois suivant la formation.
Moyens permettant d’apprécier les résultats de l’action : Evaluation de l’action de formation par l’envoi d’un questionnaire de satisfaction.
Moyen permettant de suivre l’exécution de l’action : Evaluation des connaissances via un questionnaire avant et après la formation.
Sanction de la formation : Attestation d’assiduité