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DES RESSOURCES ET DES OUTILS AU SERVICE DES ACTEURS ET DES PROFESSIONNELS. |
IA | Machine LearningDate de mise à jour : 12/11/2024
| Identifiant OffreInfo : 02_202312209716 |
Cap Métiers Nouvelle-Aquitaine |
• Comprendre les fondements de l'intelligence artificielle.
• Analyser les implications éthiques de l'intelligence artificielle.
• Examiner les différents outils disponibles en intelligence artificielle.
• Appliquer ces outils dans des contextes spécifiques.
• Comprendre les concepts de base des RNN.
• Évaluer les possibilités et les limites des RNN.
• Intégrer les concepts fondamentaux du Machine Learning.
• Évaluer l'impact du Machine Learning sur la résolution de problèmes.
• Examiner les types d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
• Explorer les principaux algorithmes du Machine Learning.
Module 1: Définir l'Intelligence Artificielle
Comprendre les fondements de l'intelligence artificielle.
Analyser les implications éthiques de l'IA.
Module 2: Utiliser les Outils de l'IA
Examiner les différents outils disponibles en intelligence artificielle.
Appliquer les outils dans des contextes spécifiques.
Module 3: Mettre en Place des Réseaux de Neurones Récursifs (RNN)
Comprendre les concepts de base des RNN.
Analyser les limitations et les opportunités des RNN.
Module 4: Adopter le Machine Learning
Intégrer les concepts fondamentaux du Machine Learning.
Évaluer l'impact du Machine Learning sur la résolution de problèmes.
Module 5: Choisir le Type d'Apprentissage en Machine Learning
Examiner les types d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
Comparer les avantages et les limitations de chaque approche.
Module 6: Appliquer les Algorithmes du Machine Learning
Explorer les principaux algorithmes du Machine Learning.
Évaluer les performances des algorithmes dans des scénarios réels.
Module 7: Développer et Optimiser des Algorithmes
Développer des compétences pratiques dans la création d'algorithmes.
Résoudre des problèmes concrets en utilisant des approches algorithmiques.
Module 8: Mettre en Pratique un Algorithme
Appliquer un algorithme de Machine Learning à un projet réel.
Réaliser une analyse critique des résultats pour améliorer l'algorithme.
Module 9: Intégrer le Machine Learning dans la Chaîne de Traitement de la Donnée
Comprendre le rôle du Machine Learning dans le traitement de la donnée.
Optimiser la chaîne de traitement grâce à l'IA.
Module 10: Explorer le Deep Learning
Comprendre les bases du Deep Learning.
Appliquer le Deep Learning dans des scénarios spécifiques.
Non certificiante
Information non communiquée
Conventionnement : Non
Autre
Niveau d'entrée : Sans niveau spécifique
Aucune