Revue des concepts fondamentaux de l’IA

Révision rapide des concepts de l’IA et de ses applications

Évaluation de la pertinence de l’IA

• Identifier les domaines de l’entreprise pouvant bénéficier de l’IA
• Évaluer les avantages et les inconvénients de l’intégration de l’IA

Exploration des technologies sous-jacentes

• Les algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond.
• Le rôle des données dans l’entraînement des modèles d’IA

Planification de projets d’IA

• Étapes clés de la planification d’un projet d’IA
• Élaborer une stratégie pour définir les objectifs et les livrables du projet

Collecte et préparation des données

• Identifier les sources de données nécessaires pour le projet d’IA
• Prétraiter les données pour les rendre adaptées à l’apprentissage automatique

Choix et entraînement des modèles d’IA

• Sélectionner les algorithmes et les architectures de modèle appropriés
• Entraîner et ajuster les modèles en fonction des données disponibles

Évaluation et mise en production

• Évaluer la performance des modèles d’IA à l’aide de métriques pertinentes
• Intégrer les modèles d’IA dans les processus de l’entreprise

Gestion et maintenance des projets d’IA

• Surveiller et mettre à jour les modèles d’IA pour garantir leur efficacité continue
• Faire face aux défis et aux changements dans le projet d’IA