Intelligence Artificielle - Formation Complète

Formation complète et structurée pour maîtriser l'Intelligence Artificielle en profondeur. Plus de 200 heures de contenu expert avec progression adaptative.

Cours privé

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Responsable	Yvan
Dernière mise à jour	18/07/2025
Temps d'achèvement	1 jour 21 heures
Membres	1

Cours
Avis

Basique

- 1.0 - L'IA dans votre quotidien
  
  Aperçu
- 1.2 - Histoire et évolution de l'IA
- 2.1 - Qu'est-ce que le Machine Learning ?
  
  Aperçu
- 2.1 - Introduction au Machine Learning
  
  Aperçu
Module 1 : Introduction à l'Intelligence Artificielle

10Leçons · 16 h 45 min
- 2.2 - Algorithmes Populaires Expliqués Simplement
- 1.4 - Applications pratiques de l'IA
- 2.2 - Algorithmes de Classification
- 2.3 - Algorithmes de Régression
- 1.1 - Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?
  
  Aperçu
- 2.4 - Clustering et Segmentation
- 2.3 - Données : Le Carburant du Machine Learning
- 2.4 - Cas Pratiques et Projets ML
- 2.5 - Quiz Module 2 : Machine Learning
- 3.1 - Introduction aux Réseaux de Neurones
  
  Aperçu
Module 2 : Machine Learning - Fondamentaux

12Leçons · 15 h 15 min
- 4.1 - Fondements du NLP
  
  Aperçu
- 2.1 - Introduction au Machine Learning
- Quiz 2.1 - Introduction au ML
  
  10 xp
- 2.2 - Types d'Apprentissage
- Quiz 2.2 - Types d'Apprentissage
  
  10 xp
- 2.3 - Algorithmes de Classification
- Quiz 2.3 - Classification
  
  10 xp
- 2.4 - Algorithmes de Régression
- 3.2 - Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)
- Quiz 2.4 - Régression
  
  10 xp
- 1.3 - Quiz : Fondements de l'IA
- 2.5 - Quiz Final Module 2
  
  10 xp
Module 3 : Deep Learning et Réseaux de Neurones

5Leçons · 8 h 15 min
- 3.3 - Réseaux de Neurones Récurrents (RNN/LSTM)
- 1.5 - Quiz Module 1 : Fondements de l'IA
- 1.6 - Éthique et Enjeux Sociaux de l'IA
- 1.7 - Outils d'IA Pratiques et Accessibles
- 1.8 - Synthèse et Prochaines Étapes

Cette formation complète vous permettra de maîtriser tous les aspects de l'Intelligence Artificielle moderne. Avec plus de 200 heures de contenu structuré, vous apprendrez depuis les fondements jusqu'aux applications avancées.

Objectifs pédagogiques :

Comprendre les fondements de l'IA
Maîtriser les algorithmes de Machine Learning
Développer des applications IA pratiques
Obtenir une certification reconnue