Introduction aux Fondamentaux de l'Intelligence Artificielle

Prérequis

Connaissances de base en informatique recommandées, mais pas nécessaires. Aucune compétence en programmation spécifique n'est exigée pour ce niveau d'introduction.

Public visé

• Débutants : Toute personne curieuse de comprendre le fonctionnement et l'impact de l'Intelligence Artificielle.

• Professionnels : Managers, marketeurs ou décideurs cherchant à intégrer l'IA dans leurs stratégies et processus métier.

• Étudiants non-techniques : Ceux qui souhaitent acquérir une culture technologique solide sans se lancer dans la programmation avancée.

• Passionnés : Individus souhaitant démarrer leur parcours dans le domaine de la science des données et de l'apprentissage machine.

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Exercices pratiques et évaluation

• Études de Cas : Analyse de projets d'IA réels (ex. : systèmes de recommandation, assistants vocaux) pour illustrer les concepts.

• Quiz de Compréhension : Tests rapides après chaque module pour valider l'acquisition des notions théoriques.

• Projet Final Non-Technique : Conception d'une solution basée sur l'IA (choix de l'algorithme, des données, des applications) pour un problème donné.

Plan du Cours (Syllabus)

Module 1 : Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?

• Définition de l'IA : IA faible (ANI) vs. IA forte (AGI).

• L'histoire de l'IA : des débuts théoriques aux avancées récentes.

• Le Test de Turing et la notion d'intelligence machine.

Module 2 : Introduction à l'Apprentissage Automatique (Machine Learning)

• Les trois grands paradigmes du ML : Apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.

• Explication de la Régression (prédire une valeur) et de la Classification (prédire une catégorie).

• Le rôle des données : qualité, préparation et biais.

Module 3 : Les Fondamentaux du Deep Learning

• Qu'est-ce qu'un réseau de neurones ? Les neurones artificiels et les couches.

• La différence entre Machine Learning et Deep Learning.

• Présentation des réseaux de neurones convolutionnels (CNN) et récurrents (RNN) (sans entrer dans les détails techniques).

Module 4 : Les Applications Clés de l'IA

• Traitement du Langage Naturel (NLP) : Traduction, chatbots et reconnaissance vocale.

• Vision par Ordinateur : Reconnaissance faciale, imagerie médicale et voitures autonomes.

• Les systèmes de recommandation (Netflix, Amazon).

Module 5 : Enjeux et Futur de l'IA

• Les défis éthiques : transparence, responsabilité et biais algorithmiques.

• L'impact de l'IA sur l'emploi et l'économie.

• Aperçu du futur de l'IA et de l'innovation.