Ce que vous apprendrez ?

  • Évaluer les biais potentiels et les limites éthiques de l'utilisation de l'IA et de l'IA générative dans l'analyse de données d'entreprise.
  • Mettre en œuvre un modèle d'IA générative pour prédire un indicateur clé de performance (KPI) de son entreprise avec une précision de 80% ou plus.
  • Interpréter les résultats d'une analyse de données réalisée avec un outil d'IA générative, en produisant un rapport de deux pages maximum.
  • Décrire deux algorithmes d'IA différents applicables à l'analyse de données d'entreprise et comparer leurs forces et faiblesses.
  • Identifier trois cas d'utilisation pertinents de l'IA et de l'IA générative pour analyser les données de son entreprise.

Prérequis

  • Notions de base en analyse de données et Business Intelligence Compréhension des fondamentaux du Machine Learning et Deep Learning Familiarité avec les modèles d’IA Générative (LLMs, GANs, Transformers, etc.) Maîtrise des outils et bibliothèques d’analyse de données (Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, etc.) Expérience avec des plateformes d’IA et cloud computing (AWS, Azure AI, Google Cloud AI, etc.) Compétences en visualisation et interprétation des données pour la prise de décision

Contenu de la Formation

Total: 12 Chapitres Total hours: 6-12
  • Qu'est-ce que l'IA ?
  • Les types de données
  • Les bases de la gestion des données
  • Modèles génératifs
  • Cas d'utilisation de l'IA générative
  • Limites de l'IA générative
  • Génération de données synthétiques
  • Amélioration de la qualité des données
  • Automatisation de la préparation des données
  • Applications concrètes de l’IA et de l’IA générative en entreprise
  • Enjeux éthiques et risques liés à l’IA en entreprise
  • Perspectives d’avenir et posture stratégique face à l’IA

À TÉLÉCHARGER

À propos de l'instructeur

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IDRISSI

nouhaila.idrissi@openskillroom.com

Nouhaila IDRISSI est Maître de conférences en Informatique et en Intelligence Artificielle. Après avoir terminé ses études à l’ENSIAS, elle a obtenu un doctorat en informatique et en apprentissage profond de l’École Mohammadia d'ingénieurs (EMI). Notre formatrice dispose de compétences pluridisciplinaires et complémentaires en IA, Big Data, Machine Learning, Deep Learning, NLP, Data Warehousing, BI et Cloud computing. Parallèlement à ses activités académiques, Dr IDRISSI est une collaboratrice active dans le milieu industriel, contribuant à combler le fossé entre la recherche académique et les applications du monde réel.

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Caractéristiques du cours

  • Durée 6-12 hour
  • Language Français
  • Niveau de compétence.
  • CertificateNon
  • Nombre maximum d'inscrits
  • Type de formation

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