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Ce parcours académique permettra aux étudiants de maîtriser les outils les plus avancés de l'Intelligence Artificielle dans le contexte éducatif. Au travers de 30 modules complets, le programme abordera des questions telles que l'Apprentissage Automatique, les Réseaux Neuraux et le Traitement du Langage Naturel. Ainsi, les diplômés auront à portée de main les techniques les plus innovantes dans chaque domaine technologique. De même, le matériel didactique offrira aux étudiants des stratégies de pointe pour personnaliser l'expérience éducative, en tenant compte des difficultés d'apprentissage basées sur l'analyse des données. 

Vous aurez accès à la bibliothèque de ressources multimédias et à l'ensemble du syllabus dès le premier jour. Vous mettrez à jour vos connaissances à votre rythme!”

Plan d’études

Le MBA en Intelligence Artificielle dans l'Éducation de TECH Université Technologique est un programme intensif qui prépare les étudiants à relever des défis et à prendre des décisions commerciales au niveau international. Son contenu est conçu dans le but de favoriser le développement de compétences managériales permettant une prise de décision plus pertinente dans des environnements incertains.

Les étudiants analyseront une multitude de cas pratiques par le biais d'un travail individuel, réalisant ainsi un apprentissage de haute qualité qu'ils pourront ensuite appliquer dans leur pratique quotidienne. Il s'agit donc d'une véritable immersion dans des situations professionnelles réelles.

Ce programme couvre en profondeur les principaux domaines de l'Intelligence Artificielle afin de permettre aux éducateurs de comprendre ses applications d'un point de vue stratégique, international et innovant.

Un plan conçu pour les étudiants, axé sur leur perfectionnement professionnel et qui les prépare à atteindre l'excellence dans le domaine de l'Éducation. Un programme qui comprend vos besoins et ceux de votre entreprise grâce à un contenu innovant basé sur les dernières tendances, et soutenu par la meilleure méthodologie éducative et un corps professoral exceptionnel, qui leur donnera les compétences nécessaires pour résoudre des situations critiques de manière créative et efficace.

Ce programme se déroule sur 24 mois et est divisé en 30 modules:

Module 1. Leadership, Éthique et Responsabilité Sociale des Entreprises
Module 2. Gestion stratégique et Management Directif 
Module 3. Gestion des personnes et des talents
Module 4. Gestion économique et financière
Module 5. Gestion des opérations et de la logistique
Module 6. Gestion des systèmes d’information
Module 7. Gestion Commerciale, Marketing Stratégique et Communication d’Entreprise
Module 8. Rechercher du marché, publicité et gestion commerciale
Module 9. Innovation et Gestion de Projets
Module 10. Management Directif
Module 11. Principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle
Module 12. Types et cycle de vie des données
Module 13. Les données de l’Intelligence Artificielle 
Module 14. Extraction de données. Sélection, prétraitement et transformation
Module 15. Algorithme et complexité en Intelligence Artificielle
Module 16. Systèmes Intelligents
Module 17. Apprentissage automatique et exploration des données
Module 18. Les Réseaux Neuronaux, la base du Deep Learning 
Module 19. Entraînement de réseaux neuronaux profonds 
Module 20. Personnaliser les modèles et l’entraînement avec TensorFlow 
Module 21. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs 
Module 22. Traitement du langage naturel (NLP) avec les Réseaux Récurrents Naturels (NNN) et l'Attention
Module 23. Autoencodeurs, GAN et Modèles de Diffusion 
Module 24. Informatique Bio-inspirée
Module 25. Intelligence Artificielle: stratégies et applications
Module 26. Analyse des données et application des techniques d'IA pour la personnalisation de l'enseignement 
Module 27. Développement de projets d'Intelligence Artificielle en classe
Module 28. Pratique de l'enseignement à l'aide de l'Intelligence Artificielle générative
Module 29. Innovations et tendances émergentes de l'IA pour l'Éducation
Module 30. Éthique et législation de l'Intelligence Artificielle dans l'Éducation

Où, quand et comment cela se déroule?

TECH offre la possibilité de développer ce Mastère Spécialisé en MBA en Intelligence Artificielle dans l'Éducation entièrement en ligne. Pendant les 24 mois de la spécialisation, les étudiants pourront accéder à tous les contenus de ce programme à tout moment, ce qui leur permettra d'auto gérer leur temps d'étude. 

Module 1. Leadership, Éthique et Responsabilité Sociale des Entreprises 

1.1. Mondialisation et Gouvernance 

1.1.1. Gouvernance et Gouvernance d'Entreprise 
1.1.2. Principes fondamentaux de la Gouvernance d'Entreprise dans les entreprises 
1.1.3. Le Rôle du Conseil d'Administration dans le cadre de la Gouvernance d'Entreprise 

1.2. Leadership 

1.2.1. Leadership Une approche conceptuelle 
1.2.2. Leadership dans les entreprises 
1.2.3. L’importance du leader dans la gestiondes entreprises 

1.3. Cross Cultural Management 

1.3.1. Concept de Cross Cultural Management
1.3.2. Contributions à la Connaissancedes Cultures Nationales 
1.3.3. Gestion de la Diversité 

1.4. Développement de la gestion et le leadership 

1.4.1. Concept de Développement de la Gestion 
1.4.2. Le concept de Leadership 
1.4.3. Théories du Leadership 
1.4.4. Styles de Leadership 
1.4.5. L'intelligence dans le Leadership 
1.4.6. Les défis du leadership aujourd'hui 

1.5. Éthique de l’entreprise 

1.5.1. Éthique et Moralité 
1.5.2. Éthique des Affaires 
1.5.3. Leadership et éthique dans les entreprises 

1.6. Durabilité 

1.6.1. Durabilité et développement durable 
1.6.2. Agenda 2030 
1.6.3. Les entreprises durables 

1.7. Responsabilité Sociale des Entreprises 

1.7.1. La dimension internationale de la Responsabilité Sociale des Entreprises 
1.7.2. La mise en œuvre de la Responsabilité Sociale des Entreprises 
1.7.3. L'impact et la mesure de la Responsabilité Sociale des Entreprises 

1.8. Systèmes et outils de Gestion responsable 

1.8.1. RSE: Responsabilité sociale des entreprises 
1.8.2. Questions clés pour la mise en œuvre d'une stratégie de gestion responsable 
1.8.3. Étapes de la mise en œuvre d'un système de gestion de la responsabilité sociale des entreprises 
1.8.4. Outils et normes en matière de la RSE 

1.9. Multinationales et droits de l'homme 

1.9.1. Mondialisation, entreprises multinationales et droits de l'homme 
1.9.2. Entreprises multinationales et droit international 
1.9.3. Instruments juridiques pour les multinationales dans le domaine des droits de l'homme 

1.10. Environnement juridique et Corporate Governance 

1.10.1. Règlementation internationale des importations et exportations 
1.10.2. Propriété intellectuelle et industrielle 
1.10.3. Droit International du Travail

Module 2. Gestion stratégique et Management Directif 

2.1. Analyse et design organisationnel 

2.1.1. Cadre Conceptuel
2.1.2. Facteurs clés de la conception organisationnelle
2.1.3. Modèles de base des organisations
2.1.4. Conception des organisations: typologies 

2.2. Stratégie d’Entreprise 

2.2.1. Stratégie d’entreprise concurrentielle
2.2.2. Stratégies de Croissance: typologies
2.2.3. Cadre conceptuel 

2.3. Planification et Formulation Stratégique 

2.3.1. Cadre Conceptuel
2.3.2. Éléments de la Planification Stratégique
2.3.3. Formulation Stratégique: Processus de la Planification Stratégique 

2.4. Réflexion stratégique 

2.4.1. L’entreprise comme système
2.4.2. Concept d’organisation

2.5. Diagnostic Financier 

2.5.1. Concept de Diagnostic Financier
2.5.2. Étapes du Diagnostic Financier
2.5.3. Méthodes d’Évaluation du Diagnostic Financier 

2.6. Planification et Stratégie 

2.6.1. Le Plan d’une Stratégie
2.6.2. Positionnement Stratégique
2.6.3. La stratégie dans l'entreprise 

2.7. Modèles et Motifs Stratégiques 

2.7.1. Cadre Conceptuel
2.7.2. Modèles Stratégiques
2.7.3. Modèles Stratégiques: Les Cinq P’s de la Stratégie 

2.8. Stratégie Concurrentielle 

2.8.1. L’Avantage Concurrentiel
2.8.2. Choix d’une Strategia Concurentielle
2.8.3. Stratégies selon le Modèle de l'Horloge Stratégique
2.8.4. Types de Stratégies en fonction du cycle de vie du secteur industriel 

2.9. Gestion Stratégique 

2.9.1. Le concept de Stratégie
2.9.2. Le processus de la direction stratégique
2.9.3. Approches de la gestion stratégique 

2.10. Mise en œuvre de la Stratégie 

2.10.1. Systèmes d’Indicateurs et Approche par Processus
2.10.2. Carte Stratégique
2.10.3. Alignement Stratégique 

2.11. Direction Générale 

2.11.1. Cadre conceptuel du Management Directif
2.11.2. Management Directif. Le Rôle du Conseil d'Administratio et les outils de gestion d'entreprise 

2.12. Communication Stratégique 

2.12.1. Communication interpersonnelle 
2.12.2. Compétences communicatives et l’influence 
2.12.3. Communication interne 
2.12.4. Obstacles à la communication dans l’entreprise

Module 3. Gestion des personnes et des talents 

3.1. Comportement Organisationnel 

3.1.1. Comportement Organisationnel.Cadre Conceptuel
3.1.2. Principaux facteurs du comportement organisationnel 

3.2. Les personnes dans les organisations 

3.2.1. Qualité de la vie professionnelle et bienêtre psychologique
3.2.2. Travail en équipe et conduite de réunions
3.2.3. Coaching et gestion d’équipes
3.2.4. Gestion de l’égalité et de la diversité 

3.3. Gestion Stratégique des personnes 

3.3.1. Direction Stratégique et ressources humaines
3.3.2. La direction stratégique des personnes 

3.4. Évolution des Ressources.Une vision intégrée 

3.4.1. L’importance des Ressources Humaines
3.4.2. Un nouvel environnement pour la gestion des ressources humaines et le leadership
3.4.3. Gestion stratégique des RH

3.5. Sélection, dynamique de groupe et recrutement des RH 

3.5.1. Approche en matière de recrutement et de sélection
3.5.2. Le recrutement
3.5.3. Le processus de sélection 

3.6. Gestion des ressources humaines basée sur les compétences 

3.6.1. Analyse du potentiel
3.6.2. Politique de rémunération
3.6.3. Plans de carrière/succession 

3.7. Évaluation et gestion des performances 

3.7.1. Gestion des performances
3.7.2. La gestion des performances: objectifs et processus 

3.8. Gestion de la formation 

3.8.1. Théories de l'apprentissage
3.8.2. Détection et rétention des talents
3.8.3. Gamification et gestion des talents
3.8.4. Formation et obsolescence professionnelle 

3.9. Gestion des talents 

3.9.1. Les clés d'un management positif
3.9.2. Origine conceptuelle du talent et son implication dans l'entreprise
3.9.3. Carte des talents dans l'organisation 
3.9.4. Coût et valeur ajoutée 

3.10. Innovation dans la gestion des talents et des personnes 

3.10.1. Modèles de gestion stratégique des talents
3.10.2. Identification, formation et développement des talents
3.10.3. Fidélisation et rétention 
3.10.4. Proactivité et innovation 

3.11. Motivation 

3.11.1. La nature de la motivation 
3.11.2. La théorie de l'espérance
3.11.3. Théories des besoins
3.11.4. Motivation et compensation économique 

3.12. Employer Branding 

3.12.1. Employer Branding en RH
3.12.2. Personal Branding pour les professionnels en RH 

3.13. Développer des équipes performantes 

3.13.1. Les équipes performantes: les équipes autogérées
3.13.2. Méthodologies de gestion des équipes autogérées très performantes

3.14. Développement des compétences managériales 

3.14.1. Que sont les compétences de gestion? 
3.14.2. Éléments des compétences 
3.14.3. Connaissances 
3.14.4. Compétences de gestion 
3.14.5. Attitudes et valeurs des managers 
3.14.6. Compétences en matière de gestion 

3.15. Gestion du temps 

3.15.1. Bénéfices
3.15.2. Quelles peuvent être les causes d'une mauvaise gestion du temps? 
3.15.3. Temps 
3.15.4. Les illusions du temps 
3.15.5. Attention et mémoire
3.15.6. État mental
3.15.7. Gestion du temps
3.15.8. Proactivité
3.15.9. Avoir un objectif clair
3.15.10. Ordre 
3.15.11. Planification 

3.16. Gestion du changement 

3.16.1. Gestion du changement
3.16.2. Type de processus de gestion du changement
3.16.3. Étapes ou phases de la gestion du changement 

3.17. Négociation et gestion des conflits 

3.17.1. Négociation 
3.17.2 Gestion des Conflits 
3.17.3 Gestion des Crises 

3.18. La communication managériale 

3.18.1. Communication interne et externe dans l'environnement des entreprises 
3.18.2. Département de Communication 
3.18.3. Le responsable de communication de l'entreprise. Le profil du Dircom 

3.19. Gestion des Ressources Humaines et Gestion d’Équipe 

3.19.1. Gestion des ressources humaines et des équipes
3.19.2. Prévention des risques professionnels

3.20. Productivité, attraction, rétention et activation des talents 

3.20.1. Productivité 
3.20.2. Leviers d'attraction et rétention des talents 

3.21. Compensation monétaire vs.Non-monétaire

3.21.1. Compensation monétaire vs. non-monétaire 
3.21.2. Modèles d'échelons salariaux 
3.21.3. Modèles de compensation non monétaires 
3.21.4. Modèle de travail 
3.21.5. Communauté d'entreprises 
3.21.6. Image de l'entreprise 
3.21.7. Rémunération émotionnelle 

3.22. Innovation dans la gestion des talents et des personnes II

3.22.1. Innovation dans les Organisations
3.22.2. Nouveaux défis du département des Ressources Humaines
3.22.3. Gestion de l'Innovation
3.22.4. Outils pour l’Innovation 

3.23. Gestion des connaissances et des talents 

3.23.1. Gestion des connaissances et du talent
3.23.2. Mise en œuvre de la gestion des connaissances 

3.24. Transformer les ressources humaines à l'ère du numérique 

3.24.1. Le contexte socio-économique
3.24.2. Les nouvelles formes d'organisation des entreprises
3.24.3. Nouvelles méthodes

Module 4. Gestion économique et financière 

4.1. Environnement Économique 

4.1.1. Environnement macroéconomique et système financier 
4.1.2. Institutions financières 
4.1.3. Marchés financiers 
4.1.4. Actifs financiers 
4.1.5. Autres entités du secteur financier 

4.2. Le financement de l'entreprise 

4.2.1. Sources de financement 
4.2.2. Types de coûts de financement 

4.3. Comptabilité de Gestion 

4.3.1. Concepts de base 
4.3.2. Actif de l'entreprise 
4.3.3. Passif de l'entreprise 
4.3.4. Le Patrimoine Net de l'entreprise 
4.3.5. Le Compte de Profits et Pertes 

4.4. De la comptabilité générale à la comptabilité analytique 

4.4.1. Éléments du calcul des coûts 
4.4.2. Dépenses en comptabilité générale et analytique 
4.4.3. Classification des coûts 

4.5. Systèmes d’information et Business Intelligence 

4.5.1. Principes fondamentaux et classification 
4.5.2. Phases et méthodes de répartition des coûts 
4.5.3. Choix du centre de coûts et de l'effet 

4.6. Budget et Contrôle de Gestion 

4.6.1. Le modèle budgétaire 
4.6.2. Le budget d'Investissement 
4.6.3. Le budget de Fonctionnement 
4.6.5. Le budget de Trésorerie 
4.6.6. Le suivi Budgétaire 

4.7. Gestion de la trésorerie 

4.7.1. Fonds de Roulement Comptable et Besoins en Fonds de Roulement 
4.7.2. Calcul des Besoins de Trésorerie d'Exploitation 
4.7.3. Gestion du crédit 

4.8. Responsabilité fiscale des entreprises 

4.8.1. Concepts fiscaux de base 
4.8.2. Impôt sur les sociétés 
4.8.3. Taxe sur la valeur ajoutée 
4.8.4. Autres taxes liées à l'activité commerciale 
4.8.5. L'entreprise en tant que facilitateur du travail de l'État 

4.9. Systèmes de contrôle des entreprises 

4.9.1. Analyse des états financiers 
4.9.2. Le Bilan de l'entreprise 
4.9.3. Le Compte de Profits et Pertes 
4.9.4. Le Tableau des Flux de Trésorerie 
4.9.5. L'Analyse des Ratios 

4.10. Gestion Financière 

4.10.1. Les décisions financières de l'entreprise 
4.10.2. Le service financier 
4.10.3. Excédents de trésorerie 
4.10.4. Risques liés à la gestion financière 
4.10.5. Gestion des risques liés à la gestion financière 

4.11. Planification Financière 

4.11.1. Définition de la planification financière 
4.11.2. Actions à entreprendre dans le cadre de la planification financière 
4.11.3. Création et mise en place de la stratégie d'entreprise 
4.11.4. Le tableau des Cash Flow 
4.11.5. Le tableau du fonds de roulement 

4.12. Stratégie Financière de l'Entreprise 

4.12.1. Stratégie de l'entreprise et sources de financement 
4.12.2. Produits financiers de l'entreprise 

4.13. Contexte Macroéconomique 

4.13.1. Contexte macroéconomique 
4.13.2. Indicateurs économiques 
4.13.3. Mécanismes de contrôle des amplitudes macroéconomiques 
4.13.4. Les cycles économiques 

4.14. Financement Stratégique 

4.14.1. Autofinancement 
4.14.2. Augmentation des fonds propres 
4.14.3. Ressources Hybrides 
4.14.4. Financement par des intermédiaires 

4.15. Marchés monétaires et des capitaux 

4.15.1. Le Marché Monétaire 
4.15.2. Le Marché des titres à Revenu Fixe 
4.15.3. Le Marché des Actions 
4.15.4. Le Marché des Changes 
4.15.5. Le Marché des Dérivés 

4.16. Analyse et planification financières 

4.16.1. Analyse du Bilan de la Situation 
4.16.2. Analyse du Compte des Résultats 
4.16.3. Analyse de la Rentabilité 

4.17. Analyses et résolution de cas/problèmes 

4.17.1. Informations financières de Industrie de Design et Textile, S.A. (INDITEX)

Module 5. Gestion des opérations et de la logistique 

5.1. Direction et Gestion des Opérations

5.1.1. Le rôle des opérations 
5.1.2. L'impact des opérations sur la gestion de l'entreprise 
5.1.3. Introduction à la stratégie Opérationnelle 
5.1.4. La gestion des Opérations

5.2. Organisation industrielle et logistique 

5.2.1. Département de l’Organisation Industrielle
5.2.2. Département Logistique

5.3. Structure et types de production (MTS, MTO, ATO, ETO, etc.) 

5.3.1. Système de production 
5.3.2. Stratégie de production 
5.3.3. Système de gestion des stocks
5.3.4. Indicateurs de production 

5.4. Structure et types d’approvisionnement 

5.4.1. Fonction de l’approvisionnement 
5.4.2. Gestion de l’approvisionnement
5.4.3. Types d'achats 
5.4.4. Gestion des achats d’une entreprise de manière efficace 
5.4.5. Étapes du processus de la décision d’achat 

5.5. Contrôle économique des achats 

5.5.1. Influence économique des achats
5.5.2. Centres de coûts 
5.5.3. La budgétisation
5.5.4. Budgétisation et dépenses réelles
5.5.5. Outils de contrôle budgétaire

5.6. Contrôle des opérations de stockage 

5.6.1. Contrôle de l’inventaire
5.6.2. Système de localisation
5.6.3. Techniques de gestion des stocks
5.6.4. Systèmes de stockage

5.7. Gestion stratégique des achats

5.7.1. Stratégie d'entreprise
5.7.2. Planification stratégique
5.7.3. Stratégie d'achat

5.8. Typologie de la Chaîne d'Approvisionnement (SCM) 

5.8.1. Chaîne d'approvisionnement
5.8.2. Avantages de la gestion de la chaîne approvisionnement
5.8.3. Gestion logistique de la chaîne d'approvisionnement

5.9. Supply Chain management 

5.9.1. Concept de Gestion de la Chaîne d'Approvisionnement (SCM)
5.9.2. Coûts et efficacité de la chaîne d'opérations
5.9.3. Modèles de Demande
5.9.4. La stratégie opérationnelle et le changement

5.10. Interactions de la SCM avec tous les secteurs

5.10.1. Interaction de la chaîne d'approvisionnement 
5.10.2. Interaction de la chaîne d'approvisionnement. Intégration par parties
5.10.3. Problèmes d'intégration de la chaîned'approvisionnement 
5.10.4. Chaîne d'approvisionnement 4.0

5.11. Coûts logistiques 

5.11.1. Coûts logistiques
5.11.2. Problèmes de coûts logistiques
5.11.3. Optimisation des coûts logistiques 

5.12. Rentabilité et efficacité des chaînes logistiques: KPIs 

5.12.1. Chaîne logistique
5.12.2. Rentabilité et efficacité de la chaîne logistique
5.12.3. Indicateurs de rentabilité et efficacité des chaînes logistiques

5.13. Gestion des processus

5.13.1. Gestion du processus 
5.13.2. Approche basée sur les processus: carte des processus 
5.13.3. Amélioration de la gestion des processus 

5.14. Distribution et logistique des transports

5.14.1. Distribution de la chaîne d'approvisionnement 
5.14.2. Logistique des Transports 
5.14.3 Systèmes d'Information Géographique au service de la Logistique 

5.15. Logistique et clients

5.15.1. Analyse de la Demande 
5.15.2. Prévision de la Demande et Ventes 
5.15.3. Planification des Ventes et des Opérations
5.15.4. Planification, prévision et réapprovisionnement participatifs (CPFR) 

5.16. Logistique internationale 

5.16.1. Processus d'exportation et d'importation 
5.16.2. Douanes 
5.16.3. Formes et Moyens de Paiement Internationaux
5.16.4. Plateformes logistiques internationales

5.17. Outsourcing des opérations

5.17.1. Gestion des Opération et Outsourcing 
5.17.2. Mise en œuvre de l'outsourcing dans les environnements logistiques 

5.18. Compétitivité des opérations

5.18.1. Gestion des Opérations 
5.18.2. Compétitivité opérationnelle 
5.18.3. Stratégie Opérationnelle et avantages concurrentiels 

5.19. Gestion de la qualité

5.19.1. Clients internes et externes
5.19.2. coûts de la qualité
5.19.3. L'amélioration continue et la philosophie de Deming

Module 6. Gestion des systèmes d’information

6.1. Environnements technologiques

6.1.1. Technologie et mondialisation 
6.1.2. Environnement économique et technologie 
6.1.3. L'environnement technologique et son impact sur les entreprises 

6.2. Systèmes et technologies de l'information dans l'entreprise 

6.2.1. Évolution du modèle informatique
6.2.2. Organisation et département IT
6.2.3. Technologies de l'information et environnement économique

6.3. Stratégie d'entreprise et stratégie technologique 

6.3.1. Création de valeur pour les clients et les actionnaires
6.3.2. Décisions stratégiques en matière de SI/TI
6.3.3. Stratégie d'entreprise vs. Technologie et stratégie numérique

6.4. Gestion des Systèmes d’Information

6.4.1. Gouvernance d'Entreprise en matière de technologies et de systèmes d'information 
6.4.2. Gestion des systèmes d'information dans les entreprises 
6.4.3. Responsables des systèmes d'information: rôles et fonctions 

6.5. Planification Stratégique des Systèmes d'Information

6.5.1. Systèmes d'information et stratégie d’entreprise
6.5.2. Planification stratégique des systèmes d'information 
6.5.3. Phases de la planification stratégique des systèmes d'information 

6.6. Systèmes d'information pour la prise de décision

6.6.1. Business intelligence
6.6.2. Data Warehouse
6.6.3. BSC ou Tableau de Bord Prospectif

6.7. Explorer l'information

6.7.1. SQL: bases de données relationnelles.Concepts de base
6.7.2. Réseaux et communication
6.7.3. Système opérationnel: modèles de données standardisés 
6.7.4. Système stratégique: OLAP, modèle multidimensionnel et dashboards graphiques 
6.7.5. Analyse stratégique du BBDD et composition des rapports 

6.8. L'intelligence économique dans l’entreprise

6.8.1. Le monde des données
6.8.2. Concepts pertinents
6.8.3. Caractéristiques principales
6.8.4. Solutions actuelles du marché
6.8.5. Architecture globale d'une solution BI
6.8.6. Cybersécurité dans la BI et Data Science

6.9. Nouveau concept commercial 

6.9.1. Pourquoi la BI?
6.9.2. Obtenir l'information
6.9.3. BI dans les différents départements de l'entreprise
6.9.4. Raisons d'investir dans la BI

6.10. Outils et solutions de BI 

6.10.1. Comment choisir le meilleur outil?
6.10.2. Microsoft Power BI, MicroStrategy et Tableau
6.10.3. SAP BI, SAS BI et Qlikview
6.10.4. Prometeus

6.11. Planification et gestion Projet BI 

6.11.1. Premières étapes pour définir un projet de BI
6.11.2. Solution BI pour l'entreprise
6.11.3. Exigences et objectifs 

6.12. Applications de gestion d'entreprise 

6.12.1. Systèmes d'information et gestion d’entreprise 
6.12.2. Applications pour la gestion d’entreprise 
6.12.3. Systèmes Enterpise Resource Planning ou ERP 

6.13. Transformation Numérique

6.13.1. Cadre conceptuel de la transformation numérique 
6.13.2. Transformation numérique; éléments clés, bénéfices et inconvénients 
6.13.3. La transformation numérique dans les entreprises 

6.14. Technologies et tendances

6.14.1. Principales tendances dans le domaine de la technologie qui changent les modèles commerciaux 
6.14.2. Analyse des principales technologies émergentes 

6.15. Outsourcing de TI

6.15.1. Cadre conceptuel du outsourcing 
6.15.2. Outsourcing de TI et son impact dans les affaires 
6.15.3. Clés pour la mise en place de projets d’entreprise de outsourcing de TI

Module 7. Gestion Commerciale, Marketing Stratégique et Communication d’Entreprise

7.1. Gestion commerciale

7.1.1. Cadre conceptuel de la gestion commerciale
7.1.2. Stratégie et planification commerciale
7.1.3. Le rôle des directeurs commerciaux

7.2. Marketing 

7.2.1. Concept de Marketing
7.2.2. Éléments de base du marketing
7.2.3. Activités de marketing de l’entreprise

7.3. Gestion Stratégique du Marketing

7.3.1. Concept de Marketing stratégique
7.3.2. Concept de planification stratégique du marketing
7.3.3. Les étapes du processus de planification stratégique du marketing

7.4. Marketing numérique et e-commerce

7.4.1. Objectifs du Marketing Numérique et e-commerce 
7.4.2. Marketing Numérique et moyen qu’il utilise 
7.4.3. Commerce électronique. Contexte général 
7.4.4. Catégories du commerce électronique 
7.4.5. Avantages et inconvénients du Ecommerceface au commerce traditionnel 

7.5. Managing digital business

7.5.1. Stratégie concurrentielle face à la numérisation croissante des médias 
7.5.2. Design et création d’un plan de Marketing Numérique 
7.5.3. Analyse du ROI dans un plan de Marketing Numérique 

7.6. Marketing numérique pour renforcer la marque

7.6.1. Stratégies en ligne pour améliorer la réputation de la marque
7.6.2. Branded Content & Storytelling

7.7. Stratégie de Marketing Numérique

7.7.1. Définir la stratégie de Marketing Numérique 
7.7.2. Outil de stratégie du Marketing Numérique 

7.8. Marketing numérique pour attirer et fidéliser les clients 

7.8.1. Stratégies de fidélisation et de liaisonpar Internet
7.8.2. Visitor Relationship Management
7.8.3. Hyper-segmentation

7.9. Gestion des campagnes numériques

7.9.1. Qu'est-ce qu'une campagne de publicité numérique?
7.9.2. Étapes du lancement d'une campagne de marketing en ligne
7.9.3. Erreurs dans les campagnes de publicité numérique

7.10. Plan de marketing en ligne

7.10.1. Qu'est-ce qu'un plan de Marketing en Ligne?
7.10.2. Étapes pour créer un plan de Marketing en Ligne
7.10.3. Avantages de disposer d’un plan de Marketing en Ligne

7.11. Blended marketing

7.11.1. Qu'est-ce que le Blended Marketing?
7.11.2. Différence entre le Marketing en Ligne et Offline
7.11.3. Aspects à prendre en compte dans la stratégie de Blended Marketing 
7.11.4. Caractéristiques d'une stratégie de Blended Marketing
7.11.5. Recommandatrions en Blended Marketing
7.11.6. Bénéfices du Blended Marketing

7.12. Stratégie de vente 

7.12.1. Stratégie de vente 
7.12.2. Méthodes de vente

7.13. Communication d’Entreprise 

7.13.1. Concept
7.13.2. Importance de la communication dans l’organisation
7.13.3. Type de la communication dans l’organisation
7.13.4. Fonctions de la communication dans l'organisation
7.13.5. Éléments de communication
7.13.6. Problèmes de communication
7.13.7. Scénario de la communication

7.14. Stratégie de Communication d’Entreprise 

7.14.1. Programmes de motivation, d’action sociale, de participation et de formation avec les RH 
7.14.2. Instruments et supports de communication interne
7.14.3. Le plan de communication interne

7.15. Communication et réputation numérique

7.15.1 Réputation en ligne 
7.15.2. Comment mesurer la réputation numérique? 
7.15.3 Outils de réputation en ligne 
7.15.4. Rapport sur la réputation en ligne 
7.15.5. Branding en ligne

Module 8. Rechercher du marché, publicité et gestion commerciale

8.1. Étude de Marchés 

8.1.1. Étude de marchés: origine historique 
8.1.2. Analyse du cadre conceptuel des études de marchés 
8.1.3. Éléments clés et contribution de valeur de l’étude de marchés 

8.2. Méthodes et techniques de recherche quantitative 

8.2.1. Taille de l'échantillon 
8.2.2. Échantillonnage 
8.2.3. Types de Techniques Quantitatives  

8.3. Méthodes et techniques de recherche qualitative 

8.3.1. Types de Recherche Qualitative 
8.3.2. Techniques de Recherche Qualitative 

8.4. Segmentation du marché 

8.4.1. Concept de la segmentation du marché 
8.4.2. Utilité et exigences de la segmentation 
8.4.3. Segmentation des marchés de consommation 
8.4.4. Segmentation des marchés industriels 
8.4.5. Stratégies de segmentation 
8.4.6. Segmentation sur la base des critères du marketing - mix 
8.4.7. Méthodologie de la segmentation du marché 

8.5. Gestion de projets de recherche 

8.5.1. Les études de Marché comme un processus 
8.5.2. Étapes de la Planification d'une Étude de Marchés 
8.5.3. Les étapes de l'Exécution d'une Étude de Marchés 
8.5.4. Gestion d'un Projet de Recherche 

8.6. L’investigation des marchés internationaux 

8.6.1. Étude des Marchés Internationaux 
8.6.2. Processus d’Étude de Marché International 
8.6.3. L'importance des sources secondaires dans les étudesde Marchés Internationaux 

8.7. Études de faisabilité  

8.7.1. Concept et utilité 
8.7.2. Schéma d'études de faisabilité 
8.7.3. Développement d’une étude de faisabilité 

8.8. Publicité 

8.8.1. Antécédents historiques de la Publicité 
8.8.2. Cadre conceptuel de la Publicité ; principes, concept de briefing et de positionnement 
8.8.3. Agences de publicité, agences de médias et professionnels de la publicité 
8.8.4. Importance de la publicité pour les entreprises 
8.8.5. Tendances et défis en matière de publicité 

8.9. Développement du plan de Marketing 

8.9.1. Concept du Plan de Marketing 
8.9.2. Analyse et diagnostic de la situation 
8.9.3. Décisions de Marketing Stratégique 
8.9.4. Décisions de Marketing Opérationnel 

8.10. Stratégies de promotion et Merchandising 

8.10.1. Communication Marketing Intégrée 
8.10.2. Plan de Communication Publicitaire 
8.10.3. Le Merchandising comme technique de Communication 

8.11. Planification des médias 

8.11.1. Origine et évolution de la planification des médias  
8.11.2. Moyens de communication 
8.11.3. Plan de médias 

8.12. Principes fondamentaux de la gestion des entreprises 

8.12.1. Le rôle de la Gestion Commerciale 
8.12.2. Systèmes d'analyse de la situation concurentielle commerciale entreprise/marché 
8.12.3. Systèmes de planification commerciale de l’entreprise 
8.12.4. Principales stratégies concurrentielles 

8.13. Négociation commerciale 

8.13.1. Négociation commerciale  
8.13.2. Les enjeux psychologiques de la négociation 
8.13.3. Principales méthodes de négociation 
8.13.4. Le processus de négociation 

8.14. La prise de décision dans la gestion commerciale 

8.14.1. Stratégie commerciale et stratégie concurrentielle 
8.14.2. Modèles de prise de décision 
8.14.3. Outils décisionnels et analytiques 
8.14.4. Comportement humain dans la prise de décision 

8.15. Direction et gestion du réseau de vente 

8.15.1. Sales Management. Gestion des ventes 
8.15.2. Des réseaux au service de l'activité commerciale 
8.15.3. Politiques de sélection et de formation des vendeurs 
8.15.4. Systèmes de rémunération des réseaux commerciaux propres et externes 
8.15.5. Gestion du processus commercial. Contrôle et assistance au travail des commerciaux en se basant sur l’information 

8.16. Mise en œuvre de la fonction commerciale 

8.16.1. Recrutement de ses propres représentants commerciaux et d'agents commerciaux 
8.16.2. Contrôle de l'activité commerciale 
8.16.3. Le code de déontologie du personnel commercial 
8.16.4. Conformité: 
8.16.5. Normes commerciales de consuite généralement acceptées 

8.17. Gestion des comptes clés 

8.17.1. Concept de Gestion de Comptes Clés  
8.17.2. Le Key Account Manager 
8.17.3. Stratégie de Gestion des Comptes Clés 

8.18. Gestion financière et budgétaire 

8.18.1. Seuil de rentabilité 
8.18.2. Variations du budget des ventes. Contrôle de gestion et du plan de vente annuel 
8.18.3. Impact financier des décisions stratégiques commerciales 
8.18.4. Gestion du cycle, des rotations, de la rentabilitéet des liquidités
8.18.5. Compte de résultat

Module 9. Innovation et Gestion de Projets

9.1. Innovation

9.1.1. Introduction à l'innovation 
9.1.2. L'innovation dans l'écosystème entrepreneurial 
9.1.3. Instruments et outils pour le processus d'innovation des entreprises 

9.2. Stratégie de l’Innovation

9.2.1. Intelligence stratégique et innovation 
9.2.2. Stratégies d’innovation 

9.3. Project Management pour Startups

9.3.1. Concept de startup
9.3.2. Philosophie Lean Startup
9.3.3. Étapes du développement d’une startup
9.3.4. Le rôle d’un gestionnaire de projets dans une startup

9.4. Conception et validation du modèle d’entreprise

9.4.1. conceptuelle d'un un modèle d'entreprise 
9.4.2. Conception validation de modèle économique 

9.5. Direction et Gestion des Projets

9.5.1. Gestion de projet: identification des opportunités de développer des projets d'innovation au sein de l'entreprise 
9.5.2. Principales étapes ou phases de la conduite et de la gestion des projets d'innovation 

9.6. Gestion du changement dans les projets: gestion de la formation 

9.6.1. Concept de Gestion du Changement
9.6.2. Le Processus de Gestion du Changement
9.6.3. La mise en œuvre du changement

9.7. Gestion de la communication de projets

9.7.1. Gestion de la communication des projets
9.7.2. Concepts clés pour la gestion des communications
9.7.3. Tendances émergentes
9.7.4. Adaptation à l'équipe
9.7.5. Planification de la gestion des communications
9.7.6. Gestion des communications
9.7.7. Surveiller les communications

9.8. Méthodologies traditionnelles et innovantes

9.8.1. Méthodologies d'innovation
9.8.2. Principes de base du Scrum
9.8.3. Différences entre les aspectsw principaux du Scrum et les méthodologies traditionnelles

9.9. Création d'une start-up

9.9.1. Création d'une start-up 
9.9.2. Organisation et culture
9.9.3. Les dix principaux motifs pour lesquels échouent les start-ups 

9.10. Planification de la gestion des risques dans les projets

9.10.1. Planification des risques
9.10.2. Éléments de création d’un plan de gestiondes risques
9.10.3. Outils de création d’un plan de gestion des risques
9.10.4. Contenu du plan de gestion des risques

Module 10. Management Exécutif

10.1. General Management

10.1.1. Concept General Management 
10.1.2. L'action du Manager Général 
10.1.3. Le Directeur Général et ses fonctions 
10.1.4. Transformation du travail de la direction 

10.2. Le manager et ses fonctions.La culture organisationnelle et ses approches 

10.2.1. Le manager et ses fonctions. La culture organisationnelle et ses approches 

10.3. Direction des opérations 

10.3.1. Importance de la gestion 
10.3.2. La chaîne de valeur 
10.3.3. Gestion de qualité 

10.4. Discours et formation de porte-parole 

10.4.1. Communication interpersonnelle 
10.4.2. Compétences communicatives et l’influence 
10.4.3. Obstacles à la communication 

10.5. Outils de communication personnels et organisationnels 

10.5.1. Communication interpersonnelle 
10.5.2. Outils de la communication Interpersonnelle 
10.5.3. La communication dans les organisations 
10.5.4. Outils dans l'organisation 

10.6. Communication en situation de crise 

10.6.1. Crise 
10.6.2. Phases de la crise 
10.6.3. Messages: contenu et calendrier 

10.7. Préparer un plan de crise 

10.7.1. Analyse des problèmes potentiels 
10.7.2. Planification 
10.7.3. Adéquation du personnel 

10.8. Intelligence émotionnelle 

10.8.1. Intelligence émotionnelle et communication 
10.8.2. Affirmation, empathie et écoute active 
10.8.3. Estime de soi et communication émotionnelle 

10.9. Branding Personnel 

10.9.1. Stratégies pour développer la marque personnelle 
10.9.2. Les lois de l'image de marque personnelle 
10.9.3. Outils de construction de la marque personnelle 

10.10. Leadership et gestion d’équipes 

10.10.1. Leadership et styles de leadership 
10.10.2. Capacités et défis du Leader 
10.10.3. Gestion des Processus de Changement 
10.10.4. Gestion d'Équipes Multiculturelles

Module 11. Principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle

11.1. Histoire de l'Intelligence artificielle 

11.1.1. Quand avons-nous commencé à parler d'Intelligence Artificielle? 
11.1.2. Références dans le cinéma 
11.1.3. Importance de l'intelligence artificielle 
11.1.4. Technologies habilitantes et de soutien pour l'Intelligence Artificielle 

11.2. L'Intelligence Artificielle dans les jeux 

11.2.1. La théorie des Jeux 
11.2.2. Minimax et Alpha-Beta 
11.2.3. Simulation: Monte Carlo 

11.3. Réseaux neuronaux 

11.3.1. Fondements biologiques 
11.3.2. Modèle informatique 
11.3.3. Réseaux neuronaux supervisés et non supervisés 
11.3.4. Perceptron simple 
11.3.5. Perceptron multicouche 

11.4. Algorithmes génétiques 

11.4.1. Histoire 
11.4.2. Base biologique 
11.4.3. Codification des problèmes 
11.4.4. Génération de la population initiale 
11.4.5. Algorithme principal et opérateurs génétiques 
11.4.6. Évaluation des individus: Fitness 

11.5. Thésaurus, vocabulaires, taxonomies 

11.5.1. Vocabulaires 
11.5.2. Taxonomies 
11.5.3. Thésaurus 
11.5.4. Ontologies 
11.5.5. Représentation de la connaissance:Web sémantique 

11.6. Web sémantique 

11.6.1. Spécifications: RDF, RDFS et OWL 
11.6.2. Inférence/raisonnement 
11.6.3. Linked Data 

11.7. Systèmes experts et DSS 

11.7.1. Systèmes experts 
11.7.2. Systèmes d'aide à la décision 

11.8. Chatbots et assistants virtuels 

11.8.1. Types d’assistants: Assistants vocaux et textuels 
11.8.2. Éléments fondamentaux pour le développement d'un assistant: Intents, entités et flux de dialogue 
11.8.3. Intégration: Web, Slack, Whatsapp, Facebook 
11.8.4. Outils d'aide au développementd’un assiatant: Dialog Flow, Watson Assistant 
11.9. Stratégie de mise en œuvre de l'IA 

11.10. L'avenir de l'intelligence artificielle 

11.10.1. Nous comprenons comment détecter les émotions grâce aux algorithmes 
11.10.2. Création de la marque personnelle:Langue, expressions et contenu 
11.10.3. Tendances en matière d'intelligence artificielle 
11.10.4. Réflexion 

Module 12. Types et cycle de vie des données

12.1. Statistiques 

12.1.1. Statistiques: Statistiques descriptives, statistiques inférentielles 
12.1.2. Population, échantillon, individu 
12.1.3. Variables: Définition, échelles de mesure 

12.2. Types de données statistiques 

12.2.1. Selon le type 

12.2.1.1. Quantitatifs: Données Continues Et données discrètes 
12.2.1.2. Qualitatifs: Données binomiales, données nominales et données ordinales 

12.2.2. Selon la forme  

12.2.2.1. Numérique 
12.2.2.2. Texte  
12.2.2.3. Logique 

12.2.3. Selon la source 

12.2.3.1. Primaire 
12.2.3.2. Secondaire 

12.3. Cycle de vie des données 

12.3.1. Étape de cycle 
12.3.2. Les étapes du cycle 
12.3.3. Les principes du FAIR 

12.4. Les premières étapes du cycle 

12.4.1. Définition des objectifs 
12.4.2. Détermination des besoins en ressources 
12.4.3. Diagramme de Gantt 
12.4.4. Structure des données 

12.5. Collecte des données 

12.5.1. Méthodologie de collecte 
12.5.2. Outils de collecte 
12.5.3. Canaux de collecte 

12.6. Nettoyage des données 

12.6.1. Phases du nettoyage des données 
12.6.2. Qualité des données 
12.6.3. Manipulation des données (avec R) 

12.7. Analyse des données, interprétation et évaluation des résultats 

12.7.1. Mesures statistiques 
12.7.2. Indices de ratios 
12.7.3. Extraction de données 

12.8. Entrepôt de données (Datawarehouse) 

12.8.1. Les éléments qui le composent 
12.8.2. Conception 
12.8.3. Aspects à prendre en compte 

12.9. Disponibilité des données 

12.9.1. Accès 
12.9.2. Utilité 
12.9.3. Sécurité 

12.10. Aspects réglementaires 

12.10.1. Loi de protection des données 
12.10.2. Bonnes pratiques 
12.10.3. Autres aspects réglementaires 

Module 13. Les données de l’Intelligence Artificielle

13.1. Science des données 

13.1.1. La science des données 
13.1.2. Outils avancés pour le scientifique des données 

13.2. Données, informations et connaissances 

13.2.1. Données, informations et connaissances 
13.2.2. Types de données 
13.2.3. Sources des données 

13.3. Des données aux informations 

13.3.1. Analyse des données 
13.3.2. Types d’analyse 
13.3.3. Extraction d'informations d'un Dataset 

13.4. Extraction d'informations par la visualisation 

13.4.1. La visualisation comme outil d’analyse 
13.4.2. Méthodes de visualisation 
13.4.3. Visualisation d'un ensemble de données 

13.5. Qualité des données 

13.5.1. Données de qualités 
13.5.2. Nettoyage des données 
13.5.3. Prétraitement de base des données 

13.6. Dataset 

13.6.1. Enrichissement du Dataset 
13.6.2. La malédiction de la dimensionnalité 
13.6.3. Modification d'un ensemble de données 

13.7. Déséquilibre 

13.7.1. Déséquilibre des classes 
13.7.2. Techniques d'atténuation du déséquilibre 
13.7.3. Équilibrer un Dataset 

13.8. Modèles non supervisé 

13.8.1. Modèles non supervisé 
13.8.2. Méthodes 
13.8.3. Classifications avec modèles non supervisé 

13.9. Modèles supervisés 

13.9.1. Modèles supervisé 
13.9.2. Méthodes 
13.9.3. Classifications avec modèles supervisés 

13.10. Outils et bonnes pratiques 

13.10.1. Bonnes pratiques pour un scientifique des données 
13.10.2. Le meilleur modèle 
13.10.3. Outils utiles 

Module 14. Extraction de données. Sélection, prétraitement et transformation

14.1. Inférence statistique 

14.1.1. Statistiques descriptives Inférence statistique 
14.1.2. Procédures paramétriques 
14.1.3. Procédures non paramétriques 

14.2. Analyse exploratoire 

14.2.1. Analyse descriptive 
14.2.2. Visualisation 
14.2.3. Préparations des données 

14.3. Préparations des données 

14.3.1. Intégration et nettoyage des données 
14.3.2. Normalisation des données 
14.3.3. Transformer les attributs 

14.4. Valeurs manquantes 

14.4.1. Traitement des valeurs manquantes 
14.4.2. Méthodes d'imputation par maximum de vraisemblance 
14.4.3. Imputation des valeurs manquantes à l'aide de l'apprentissage automatique 

14.5. Bruit dans les données 

14.5.1. Classes et attributs de bruit 
14.5.2. Filtrage du bruit 
14.5.3. L’effet du bruit 

14.6. La malédiction de la dimensionnalité 

14.6.1. Oversampling 
14.6.2. Undersampling 
14.6.3. Réduction des données multidimensionnelles 

14.7. Des attributs continus aux attributs discrets 

14.7.1. Données continues ou discrètes 
14.7.2. Processus de discrétisation 

14.8. Les données 

14.8.1. Sélection des données 
14.8.2. Perspectives et critères de sélections 
14.8.3. Méthodes de sélection 

14.9. Sélection des instances 

14.9.1. Méthodes de sélection des instances 
14.9.2. Sélection des prototypes 
14.9.3. Méthodes avancées de sélection des instances 

14.10. Prétraitement des données dans les environnements Big Data 

Module 15. Algorithme et complexité en Intelligence Artificielle

15.1. Introduction aux stratégies de conception d'algorithmes 

15.1.1. Récursion 
15.1.2. Diviser pour mieux régner 
15.1.3. Autres stratégies 

15.2. Efficacité et analyse des algorithmes 

15.2.1. Mesures d'efficacité 
15.2.2. Taille de l'entrée de mesure 
15.2.3. Mesure du temps d'exécution 
15.2.4. Pire, meilleur et moyen cas 
15.2.5. Notation asymptotique 
15.2.6. Critères d'analyse mathématique des algorithmes non récursifs 
15.2.7. Analyse mathématique des algorithmes récursifs 
15.2.8. Analyse empirique des algorithmes 

15.3. Algorithmes de tri 

15.3.1. Concept de tri 
15.3.2. Triage des bulles 
15.3.3. Tri par sélection 
15.3.4. Triage par insertion 
15.3.5. Tri fusion (Merge_Sort) 
15.3.6. Tri rapide (Quick_Sort) 

15.4. Algorithmes avec arbres 

15.4.1. Concept d'arbre 
15.4.2. Arbres binaires 
15.4.3. Allées d'arbres 
15.4.4. Représentation des expressions 
15.4.5. Arbres binaires ordonnés 
15.4.6. Arbres binaires équilibrés 

15.5. Algorithmes avec Heaps 

15.5.1. Les Heaps 
15.5.2. L'algorithme Heapsort 
15.5.3. Files d'attente prioritaires 

15.6. Algorithmes graphiques 

15.6.1. Représentation 
15.6.2. Voyage en largeur 
15.6.3. Profondeur de déplacement 
15.6.4. Disposition topologique 

15.7. Algorithmes Greedy 

15.7.1. La stratégie Greedy 
15.7.2. Éléments de la stratégie Greedy 
15.7.3. Change de devises 
15.7.4. Le problème du voyageur 
15.7.5. Problème de sac à dos 

15.8. Recherche de chemins minimaux 

15.8.1. Le problème du chemin minimal 
15.8.2. Arcs et cycles négatifs 
15.8.3. Algorithme de Dijkstra 

15.9. Algorithmes Greedy sur graphiques 

15.9.1. L'arbre à chevauchement minimal 
15.9.2. L'algorithme de Prim 
15.9.3. L'algorithme de Kruskal 
15.9.4. Analyse de la complexité 

15.10. Backtracking 

15.10.1. Le Backtracking 
15.10.2. Techniques alternatives 

Module 16. Systèmes intelligents

16.1. Théorie des agents 

16.1.1. Histoire du concept 
16.1.2. Définition de l’agent 
16.1.3. Les agents en Intelligence Artificielle 
16.1.4. Les agents en génie de software 

16.2. Architectures des agents 

16.2.1. Le processus de raisonnement d'un agent 
16.2.2. Agents réactifs 
16.2.3. Agents déductifs 
16.2.4. Agents hybrides 
16.2.5. Comparaison 

16.3. Information et connaissance 

16.3.1. Distinction entre données, information et connaissance 
16.3.2. Évaluation de la qualité des données 
16.3.3. Méthodes de capture des données 
16.3.4. Méthodes d'acquisition de l’information 
16.3.5. Méthodes d'acquisition des connaissances 

16.4. Représentation de la connaissance 

16.4.1. L'importance de la représentation de la connaissance 
16.4.2. Définition de la représentation de la connaissance à travers ses rôles 
16.4.3. Caractéristiques d’une représentation de la connaissance 

16.5. Ontologies 

16.5.1. Introduction aux métadonnées 
16.5.2. Concept philosophique d'ontologie 
16.5.3. Concept informatique d'ontologie 
16.5.4. Ontologies de domaine et ontologies de niveau supérieur 
16.5.5. Comment construire une ontologie? 

16.6. Langages des ontologies et software pour la création des ontologies 

16.6.1. Triplés RDF, Turtle et N 
16.6.2. RDF Schema 
16.6.3. OWL 
16.6.4. SPARQL 
16.6.5. Introduction aux différents outils de création d'ontologies 
16.6.6. Installation et utilisation du Protégé 

16.7. Le web sémantique 

16.7.1. L'état actuel et futur du web sémantique 
16.7.2. Applications du web sémantique 

16.8. Autres modèles de représentation de la connaissance 

16.8.1. Vocabulaires 
16.8.2. Vision globale 
16.8.3. Taxonomies 
16.8.4. Thésaurus 
16.8.5. Folksonomies 
16.8.6. Comparaison 
16.8.7. Cartes mentales 

16.9. Évaluation et intégration des représentations de la connaissance 

16.9.1. Logique d'ordre zéro 
16.9.2. Logique de premier ordre 
16.9.3. Logique descriptive 
16.9.4. Relations entre les différents types de logique 
16.9.5. Prologue: Programmation basée sur la logique de premier ordre 

16.10. Raisonneurs sémantiques, systèmes basés sur la connaissance et Systèmes Experts 

16.10.1. Concept de raisonneur 
16.10.2. Application d’un raisonneur 
16.10.3. Systèmes basés sur la connaissance 
16.10.4. MYCIN, histoire des Systèmes Experts 
16.10.5. Éléments et Architecture des Systèmes Experts 
16.10.6. Création de Systèmes Experts 

Module 17. Apprentissage automatique et exploration des données

17.1. Introduction aux processus de découverte de la connaissance et concepts de base de l'apprentissage automatique 

17.1.1. Concepts clés des processus de découverte de la connaissance 
17.1.2. Perspective historique des processus de découverte de la connaissance 
17.1.3. Étapes du processus de découverte de connaissances 
17.1.4. Techniques utilisées dans les processus de découverte de la connaissance 
17.1.5. Caractéristiques des bons modèles d'apprentissage automatique 
17.1.6. Types d'informations sur l'apprentissage automatique 
17.1.7. Concepts de base de l'apprentissage 
17.1.8. Concepts de base de l'apprentissage non supervisé 

17.2. Exploration et prétraitement des données 

17.2.1. Traitement des données 
17.2.2. Traitement des données dans le flux d'analyse des données 
17.2.3. Types de données 
17.2.4. Transformations de données 
17.2.5. Affichage et exploration des variables continues 
17.2.6. Visualisation et exploration des variables catégorielles 
17.2.7. Mesures de corrélation 
17.2.8. Représentations graphiques les plus courantes 
17.2.9. Introduction à l'analyse multivariée et à la réduction des dimensions 

17.3. Arbres de décision 

17.3.1. Algorithme ID 
17.3.2. Algorithme C 
17.3.3. Surentraînement et taillage 
17.3.4. Analyse des résultats 

17.4. Évaluation des classificateurs 

17.4.1. Matrices de confusion 
17.4.2. Matrices d'évaluation numérique 
17.4.3. Statistique de Kappa 
17.4.4. La courbe ROC 

17.5. Règles de classification 

17.5.1. Mesures d'évaluation des règles 
17.5.2. Introduction à la représentation graphique 
17.5.3. Algorithme de superposition séquentielle 

17.6. Réseaux neuronaux 

17.6.1. Concepts de base 
17.6.2. Réseaux neuronaux simples 
17.6.3. Algorithme de Backpropagation 
17.6.4. Introduction aux réseaux neuronaux récurrents 

17.7. Méthodes bayésiennes 

17.7.1. Concepts de base des probabilités 
17.7.2. Théorème de Bayes 
17.7.3. Naive Bayes 
17.7.4. Introduction aux réseaux bayésiens 

17.8. Modèles de régression et de réponse continue 

17.8.1. Régression linéaire simple 
17.8.2. Régression linéaire multiple 
17.8.3. Régression logistique 
17.8.4. Arbres de régression 
17.8.5. Introduction aux machines à vecteurs de support (SVM) 
17.8.6. Mesures de qualité de l'ajustement 

17.9. Clustering 

17.9.1. Concepts de base 
17.9.2. Clustering hiérarché 
17.9.3. Méthodes probabilistes 
17.9.4. Algorithme EM 
17.9.5. Méthode B-Cubed 
17.9.6. Méthodes implicites 

17.10. Exploration de textes et traitement du langage naturel (NLP) 

17.10.1. Concepts de base 
17.10.2. Création du corpus 
17.10.3. Analyse descriptive 
17.10.4. Introduction à l'analyse des sentiments 

Module 18. Les Réseaux Neuronaux, la base du Deep Learning

18.1. Apprentissage profond 

18.1.1. Types d'apprentissage profond 
18.1.2. Applications de l'apprentissage profond 
18.1.3. Avantages et Inconvénients de l'apprentissage profond 

18.2. Opérations 

18.2.1. Somme 
18.2.2. Produit 
18.2.3. Transfert 

18.3. Couches 

18.3.1. Couche d'entrée 
18.3.2. Couche cachée 
18.3.3. Couche de sortie 

18.4. Liaison des couches et opérations 

18.4.1. Conception des architectures 
18.4.2. Connexion entre les couches 
18.4.3. Propagation vers l'avant 

18.5. Construction du premier réseau neuronal 

18.5.1. Conception du réseau 
18.5.2. Établissement des poids 
18.5.3. Entraînement du réseau 

18.6. Entraîneur et optimiseur 

18.6.1. Sélection de l'optimiseur 
18.6.2. Établissement d'une fonction de perte 
18.6.3. Établissement d'une métrique 

18.7. Application des Principes des Réseaux Neuronaux 

18.7.1. Fonctions d'Activation 
18.7.2. Propagation à rebours 
18.7.3. Paramétrage 

18.8. Des neurones biologiques aux neurones artificiels 

18.8.1. Fonctionnement d'un neurone biologique 
18.8.2. Transfert de la connaissance aux neurones artificiels 
18.8.3. Établissement de relations entre les deux 

18.9. Mise en œuvre du MLP (Perceptron Multicouche) avec Keras 

18.9.1. Définition de la structure du réseau 
18.9.2. Compilation du modèle 
18.9.3. Formation au modèle 

18.10. Hyperparamètres de Fine tuning des Réseaux Neuronaux 

18.10.1. Sélection de la fonction d'activation 
18.10.2. Réglage du Learning rate 
18.10.3. Réglage des poids 

Module 19. Entraînement de réseaux neuronaux profonds

19.1. Problèmes de gradient 

19.1.1. Techniques d'optimisation du gradient 
19.1.2. Gradients Stochastiques 
19.1.3. Techniques d'initialisation des poids 

19.2. Réutilisation des couches pré-entraînées 

19.2.1. Entraînement de transfert d'apprentissage 
19.2.2. Extraction de caractéristiques 
19.2.3. Apprentissage profond 

19.3. Optimiseurs 

19.3.1. Optimiseurs à descente de gradient stochastique 
19.3.2. Optimiseurs Adam et RMSprop 
19.3.3. Optimiseurs de moment 

19.4. Programmation du taux d'apprentissage 

19.4.1. Contrôle automatique du taux d'apprentissage 
19.4.2. Cycles d'apprentissage 
19.4.3. Termes de lissage 

19.5. Surajustement 

19.5.1. Validation croisée 
19.5.2. Régularisation 
19.5.3. Mesures d'évaluation 

19.6. Lignes directrices pratiques 

19.6.1. Conception de modèles 
19.6.2. Sélection des métriques et des paramètres d'évaluation 
19.6.3. Tests d'hypothèses 

19.7. Transfer Learning 

19.7.1. Entraînement de transfert d'apprentissage 
19.7.2. Extraction de caractéristiques 
19.7.3. Apprentissage profond 

19.8. Data Augmentation 

19.8.1. Transformations d’image 
19.8.2. Génération de données synthétiques 
19.8.3. Transformation de texte 

19.9. Application Pratique du Transfer Learning 

19.9.1. Entraînement de transfert d'apprentissage 
19.9.2. Extraction de caractéristiques 
19.9.3. Apprentissage profond 

19.10. Régularisation 

19.10.1. L et L 
19.10.2. Régularisation par entropie maximale 
19.10.3. Dropout 

Module 20. Personnaliser les modèles et l’entraînement avec TensorFlow

20.1. TensorFlow 

20.1.1. Utilisation de la bibliothèque TensorFlow 
20.1.2. Entraînement des modèles avec TensorFlow 
20.1.3. Opérations avec les graphes dans TensorFlow 

20.2. TensorFlow et NumPy 

20.2.1. Environnement informatique NumPy pour TensorFlow 
20.2.2. Utilisation des tableaux NumPy avec TensorFlow 
20.2.3. Opérations NumPy pour les graphiques de TensorFlow 

20.3. Personnalisation des modèles et des algorithmes d'entraînement 

20.3.1. Construire des modèles personnalisés avec TensorFlow 
20.3.2. Gestion des paramètres d'entraînement 
20.3.3. Utilisation de techniques d'optimisation pour l'entraînement 

20.4. Fonctions et graphiques de TensorFlow 

20.4.1. Fonctions avec TensorFlow 
20.4.2. Utilisation des graphiques pour l'entraînement des modèles 
20.4.3. Optimisation des graphiques avec les opérations de TensorFlow 

20.5. Chargement des données et prétraitement avec TensorFlow 

20.5.1. Chargement des données d'ensembles avec TensorFlow 
20.5.2. Prétraitement des données avec TensorFlow 
20.5.3. Utilisation des outils TensorFlow pour la manipulation des données 

20.6. L'API tfdata 

20.6.1. Utilisation de l'API tfdatapour le traitement des données 
20.6.2. Construction des flux de données avec tfdata 
20.6.3. Utilisation de l'API tfdata pour l’entrainement des modèles 

20.7. Le format TFRecord 

20.7.1. Utilisation de l'API TFRecordpour la sérialisation des données 
20.7.2. Chargement de fichiers TFRecord avec TensorFlow 
20.7.3. Utilisation des fichiers TFRecordpour l'entraînement des modèles 

20.8. Couches de prétraitement de Keras 

20.8.1. Utilisation de l'API de prétraitement de Keras 
20.8.2. Construire des pipelinedde prétraitement avec Keras 
20.8.3. Utilisation de l'API de prétraitement de Keras pour l’entrainement des modèles 

20.9. Le projet TensorFlow Datasets 

20.9.1. Utilisation de TensorFlow Datasetspour le chargement des données 
20.9.2. Prétraitement des données avec TensorFlow Datasets 
20.9.3. Utilisation de TensorFlow Datasetspour l’entrainement des modèles 

20.10. Construire une Application de Deep Learning avec TensorFlow 

20.10.1. Application pratique 
20.10.2. Construire une application de Deep Learning avec TensorFlow 
20.10.3. Entraînement d’un modèle avec TensorFlow 
20.10.4. Utilisation de l'application pour la prédiction des résultats 

Module 21. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs 

21.1. L’Architecture Visual Cortex 

21.1.1. Fonctions du cortex visuel 
21.1.2. Théorie de la vision informatique 
21.1.3. Modèles de traitement des images 

21.2. Couches convolutives 

21.2.1 Réutilisation des poids dans la convolution 
21.2.2. Convolution D 
21.2.3. Fonctions d'Activation 

21.3. Couches de regroupement et mise en œuvre des couches de regroupement avec Keras 

21.3.1. Pooling et Striding 
21.3.2. Flattening 
21.3.3. Types de Pooling 

21.4. Architecture du CNN 

21.4.1. Architecture du VGG 
21.4.2. Architecture AlexNet 
21.4.3. Architecture ResNet 

21.5. Mise en œuvre d'un CNN ResNet à l'aide de Keras 

21.5.1. Initialisation des poids 
21.5.2. Définition de la couche d'entrée 
21.5.3. Définition de la sortie 

21.6. Utilisation de modèles pré-entraînésde Keras 

21.6.1. Caractéristiques des modèles pré-entraînés 
21.6.2. Utilisations des modèles pré-entraînés 
21.6.3. Avantages des modèles pré-entraînés 

21.7. Modèles pré-entraînés pour l'apprentissage par transfert 

21.7.1. Apprentissage par transfert 
21.7.2. Processus d'apprentissage par transfert 
21.7.3. Avantages de l'apprentissage par transfert 

21.8. Classification et localisation dans Deep Computer Vision 

21.8.1. Classification des images 
21.8.2. Localisation d'objets dans les images 
21.8.3. Détection d'objets 

21.9. Détection et suivi d'objets 

21.9.1. Méthodes de détection d'objets 
21.9.2. Algorithmes de suivi d'objets 
21.9.3. Techniques de suivi et de localisation 

21.10. Segmentation sémantique 

21.10.1. Apprentissage profond pour la segmentation sémantique 
21.10.1. Détection des bords 
21.10.1. Méthodes de segmentation baséessur des règles 

Module 22. Traitement du langage naturel (TNL) avec les Réseaux Récurrents Naturels (RRN) et l'Attention

22.1. Génération de texte à l'aide de RRN 

22.1.1. Formation d'un RRN pour la génération de texte 
22.1.2. Génération de langage naturel avec RRN 
22.1.3. Applications de génération de texte avec RRN 

22.2. Création de l'ensemble de données d'entraînement 

22.2.1. Préparation des données pour l'entraînement d’un RRN 
22.2.2. Stockage de l'ensemble de données d’entraînement 
22.2.3. Nettoyage et transformation des données 
22.2.4. Analyse des Sentiments 

22.3. Classement des opinions avec RRN 

22.3.1. Détection des problèmes dans les commentaires 
22.3.2. Analyse des sentiments à l'aide d'algorithmes d'apprentissage profond 

22.4. Réseau encodeur-décodeur pour la traduction automatique neuronale 

22.4.1. Entraînement d'un RRN pour la traduction automatique 
22.4.2. Utilisation d'un réseau encoder-decoderpour la traduction automatique 
22.4.3. Améliorer la précision de la traduction automatique avec les RRN 

22.5. Mécanismes d’attention 

22.5.1. Application de mécanismes d’attention dans les RRN 
22.5.2. Utilisation de mécanismes d'attention pour améliorer la précision des modèles 
22.5.3. Avantages des mécanismes d'attention dans les réseaux neuronaux 

22.6. Modèles Transformers 

22.6.1. Utilisation des modèles Transformerspour le traitement du langage naturel 
22.6.2. Application des modèles Transformers pour la vision 
22.6.3. Avantages des modèles Transformers 

22.7. Transformers pour la vision 

22.7.1. Utilisation des modèles Transformerspour la vision 
22.7.2. Prétraitement des données d'imagerie 
22.7.3. Entrainement de modèle Transformers pour la vision 

22.8. Bibliothèque de Transformers de Hugging Face 

22.8.1. Utilisation de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face 
22.8.2. Application de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face 
22.8.3. Avantages de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face 

22.9. Autres bibliothèques de Transformers. Comparaison 

22.9.1. Comparaison entre les bibliothèques de Transformers 
22.9.2. Utilisation de bibliothèques de Transformers 
22.9.3. Avantages des autres bibliothèques de Transformers 

22.10. Développement d'une Application NLP avec RRN et Atención Application pratique 

22.10.1. Développer une application de traitement du langage naturel et d'attention à l'aide de RRN 
22.10.2. Utilisation des RNN, des mécanismes d’attention et des modèles Transformers dans l'application 
22.10.3. Évaluation de l'application pratique 

Module 23. Autoencodeurs, GANs et modèles de diffusion

23.1. Représentation des données efficaces 

23.1.1. Réduction de la dimensionnalité 
23.1.2. Apprentissage profond 
23.1.3. Représentations compactes 

23.2. Réalisation de PCA avec un codeur automatique linéaire incomplet 

23.2.1. Processus d'apprentissage 
23.2.2. Implémentation Python 
23.2.3. Utilisation des données de test 

23.3. Codeurs automatiques empilés 

23.3.1. Réseaux neuronaux profonds 
23.3.2. Construction d'architectures de codage 
23.3.3. Utilisation de la régularisation 

23.4. Auto-encodeurs convolutifs 

23.4.1. Conception du modèle convolutionnels 
23.4.2. Entrainement de modèles convolutionnels 
23.4.3. Évaluation des résultats 

23.5. Suppression du bruit des codeurs automatiques 

23.5.1. Application de filtres 
23.5.2. Conception de modèles de codage 
23.5.3. Utilisation de techniques de régularisation 

23.6. Codeurs automatiques dispersés 

23.6.1. Augmentation de l'efficacité du codage 
23.6.2. Minimiser le nombre de paramètres 
23.6.3. Utiliser des techniques de régularisation 

23.7. Codeurs automatiques variationnels 

23.7.1. Utilisation de l'optimisation variationnelle 
23.7.2. Apprentissage profond non supervisé 
23.7.3. Représentations latentes profondes 

23.8. Génération d'images MNIST à la mode 

23.8.1. Reconnaissance des formes 
23.8.2. Génération d'images 
23.8.3. Entraînement de réseaux neuronaux profonds 

23.9. Réseaux adversaires génératifs et modèles de diffusion 

23.9.1. Génération de contenu à partir d'images 
23.9.2. Modélisation des distributions de données 
23.9.3. Utilisation de réseaux contradictoires 

23.10. Mise en œuvre des Modèles 

23.10.1. Application Pratique 
23.10.2. Implémentation des modèles 
23.10.3. Utilisation de données réelles 
23.10.4. Évaluation des résultats 

Module 24. Traitement du langage naturel (TNL) avec les Réseaux Récurrents Naturels (RRN) et l'Attention

24.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée 

24.1.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée 

24.2. Algorithmes d'adaptation sociale 

24.2.1. Informatique bio-inspirée baséesur des colonies de fourmis 
24.2.2. Variantes des algorithmes des colonies de fourmis 
24.2.3. Informatique basée sur des nuages de particules 

24.3. Algorithmes génétiques 

24.3.1. Structure générale 
24.3.2. Implantations des principaux opérateurs 

24.4. Stratégies d'exploration-exploitation de l'espace pour les algorithmes génétiques 

24.4.1. Algorithme CHC 
24.4.2. Problèmes multimodaux 

24.5. Modèles de calcul évolutif (I) 

24.5.1. Stratégies évolutives 
24.5.2. Programmation évolutive 
24.5.3. Algorithmes basés sur l'évolution différentielle 

24.6. Modèles de calcul évolutif (II) 

24.6.1. Modèles d'évolution basés sur l'estimation des distributions (EDA) 
24.6.2. Programmation génétique 

24.7. Programmation évolutive appliquée aux problèmes d'apprentissage 

24.7.1. Apprentissage basé sur des règles 
24.7.2. Méthodes évolutives dans les problèmes de sélection des instances 

24.8. Problèmes multi-objectifs 

24.8.1. Concept de dominance 
24.8.2. Application des algorithmes évolutifs aux problèmes multi-objectifs 

24.9. Réseaux neuronaux (I) 

24.9.1. Introduction aux réseaux neuronaux 
24.9.2. Exemple pratique avec les réseaux neuronaux 

24.10. Réseaux neuronaux (II) 

24.10.1. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux dans la recherche médicale 
24.10.2. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux dans l’économie 
24.10.3. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux dans la vision artificielle 

Module 25. Intelligence Artificielle: Stratégies et applications 

25.1. Services financiers 

25.1.1. Les implications de l'intelligence artificielle (IA) dans les services financiers. Opportunités et défis 
25.1.2. Cas d'utilisation 
25.1.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
25.1.4. Potentiels de développements / d’utilisations futurs de l'IA 

25.2. Implications de l'intelligence artificielle dans les services de santé 

25.2.1. Implications de l'IA dans le secteur de la santé. Opportunités et défis 
25.2.2. Cas d'utilisation 

25.3. Risques Liés à l'utilisation de l'IA dans les services de santé 

25.3.1. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
25.3.2. Potentiels de développements / d’utilisations futurs de l'IA 

25.4. Retail 

25.4.1. Implications de l'IA dans le commerce de détail.. Opportunités et défis 
25.4.2. Cas d'utilisation 
25.4.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
25.4.4. Potentiels de développements / d’utilisations futurs de l'IA 

25.5. Industrie  

25.5.1. Implications de l'IA dans l'Industrie. Opportunités et défis 
25.5.2. Cas d'utilisation 

25.6. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA dans l'Industrie  

25.6.1. Cas d'utilisation 
25.6.2. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
25.6.3. Potentiels de développements / d’utilisations futurs de l'IA 

25.7. Administration publique 

25.7.1. Implications de l'IA dans l'Administration Publique. Opportunités et défis 
25.7.2. Cas d'utilisation 
25.7.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
25.7.4. Potentiels de développements / d’utilisations futurs de l'IA 

25.8. Éducation 

25.8.1. Implications de l'IA dans l'éducation. Opportunités et défis 
25.8.2. Cas d'utilisation 
25.8.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
25.8.4. Potentiels de développements / d’utilisations futurs de l'IA 

25.9. Sylviculture et agriculture 

25.9.1. Implications de l'IA pour la foresterie et l'agriculture. Opportunités et défis 
25.9.2. Cas d'utilisation 
25.9.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
25.9.4. Potentiels de développements / d’utilisations futurs de l'IA 

25.10.  Ressources Humaines 

25.10.1. Implications de l'IA pour les ressources humaines. Opportunités et défis 
25.10.2. Cas d'utilisation 
25.10.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
25.10.4. Potentiels de développements / d’utilisations futurs de l'IA 

 26.1. Identification, extraction etet préparation des données éducatives 

26.1.1. Application de H2O.ai dans la collecteet la sélection de données pertinentes dans les environnements éducatifs 
26.1.2. Techniques de nettoyage et de normalisation des donnéespour l'analyse pédagogique 
26.1.3. Importance de l'intégrité et de la qualité des données dans les recherches éducatives 

26.2. Analyse et évaluation des données éducatives à l'aide de l'IA pour l’amélioration continue dans la salle de classe 

26.2.1. Mise en œuvre de TensorFlow dans l'interprétation des tendances et des modèles éducatifs à l'aide de techniques de machine learning 
26.2.2. Évaluation de l'impact des stratégies pédagogiques par l'analyse des données 
26.2.3. Application de Trinka dans l'intégrationd'un retour d'information basé sur l'IA pourl'optimisation du processus d'enseignement 

26.3. Définition d'indicateurs de performance académique à partir de données éducatives 

26.3.1. Établissement de paramètres cléspour évaluer les performances des élèves 
26.3.2. Analyse comparative des indicateurspour identifier les domaines à améliorer 
26.3.3. Corrélation entre les indicateurs académiqueset les facteurs externes grâce à l'IA 

26.4. Outils d'IA pour le contrôle et la prise de décision dans l'éducation 

26.4.1. Systèmes d'aide à la décision basés sur tome.ai pour les administrateurs de l'éducation 
26.4.2. Utilisation de Trello pour la planificationet l'allocation des ressources éducatives 
26.4.3. Optimisation des Processus Éducatifs Par l'Analyse Prédictive avec Orange Data Mining 

26.5. Technologies et algorithmes d'IApour l'analyse prédictive des donnéessur les performances académiques 

26.5.1. Fondements de modèles prédictifs dans l’éducation 
26.5.2. Utilisation d'algorithmes de classification et de régression pour prédire les tendances de l'éducation 
26.5.3. Études de cas de prédictions réussiesdans le domaine de l'éducation 

26.6. Application de l'analyse des donnéesavec l'IA pour la prévention et la résolution des problèmes éducatifs 

26.6.1. Identification précoce des risques scolaires grâce à l'analyse prédictive 
26.6.2. Stratégies d'intervention fondées sur des données pour relever les défis éducatifs 
26.6.3. Évaluation de l'impact des solutions basées sur DataRobot AI dans l'éducation 

26.7. Diagnostic personnalisé des difficultés d'apprentissage à partir de l'analyse des données de l'IA 

26.7.1. Techniques d'IA pour l'identification desdes styles et des difficultés d'apprentissageavec IBM Watson Education 
26.7.2. Intégration de l'analyse des données dans les plans de soutien à l'éducation individualisés 
26.7.3. Études de cas de diagnostics améliorés par l'utilisation de l'IA 

26.8. Analyse des données et application d'IA pour l'identification des besoins éducatifs particuliers 

26.8.1. Approches de l'IA pour la détection des besoins éducatifs particuliersavec Gooroo 
26.8.2. Personnalisation des stratégies d'enseignement basée sur l'analyse des données 
26.8.3. Évaluation de l'impact de l'IAsur l'inclusion éducative 

26.9. Personnalisation de l'apprentissageavec l'IA à partir de l'analyse des données de performance académique 

26.9.1. Création de parcours d'apprentissage adaptatifs à l'aide de Smart Sparrow 
26.9.2. Mise en œuvre de systèmes de recommandation pour les ressources éducatives 
26.9.3. Mesure des progrès individuels et les ajustements en temps réel à l'aide de Squirrel AI Learning 

26.10. Sécurité et protection de la vie privéedans le traitement desdes données éducatives 

26.10.1. Principes éthiques et juridiques dans la gestion des données éducatives 
26.10.2. Techniques de protection des donnéeset de la vie privée dans les systèmes éducatifsavec Google Cloud Security 
26.10.3. Études de cas sur les failles de sécurité et leur impact sur l'éducation

Module 27. Développement de projets d'Intelligence Artificielle en Classe

27.1. Planification et Conception de Projets d'IA dans l'Éducation avec Algor Education 

27.1.1. Premières étapes pour planifier le projet 
27.1.2. Bases de connaissances 
27.1.3. Conception de projets d'IA dans l'Éducation  

27.2. Outils pour le développementde projets éducatifs avec l'IA 

27.2.1. Outils pour le développementde projets éducatifs:TensorFlow Playground 
27.2.2. Outils pour les projets éducatifsen Histoire 
27.2.3. Outils pour les projets éducatifsen Mathématiques: Wolfram Alpha 
27.2.4. Outils pour les projets éducatifsen Anglais: Grammarly 

27.3. Stratégies de mise en œuvredes projets d'IA en classe 

27.3.1. Quand mettre en œuvre un projet d'IA? 
27.3.2. Pourquoi mettre en œuvre un projet d'IA? 
27.3.3. Stratégies à mettre en œuvre  

27.4. Intégration des projets d'IAdans des matières spécifiques 

27.4.1. Mathématiques et IA: Thinkster math 
27.4.2. Histoire et IA 
27.4.3. Langues et IA: Deep L 
27.4.4. Autres matières: Watson Studio 

27.5. Projet 1: Développer des projets éducatifs utilisant l'apprentissage automatique avec Khan Academy 

27.5.1. Premiers pas 
27.5.2. Collecte des besoins 
27.5.3. Outils à utiliser 
27.5.4. Définition du projet  

27.6. Projet 2: Intégration de l'IA dans le développement de jeux éducatifs  

27.6.1. Premiers pas 
27.6.2. Collecte des besoins 
27.6.3. Outils à utiliser 
27.6.4. Définition du projet  

27.7. Projet 3: Développement de chatbots éducatifs pour l'aide aux étudiants 

27.7.1. Premiers pas 
27.7.2. Collecte des besoins 
27.7.3. Outils à utiliser 
27.7.4. Définition du projet  

27.8. Projet 4: Intégration d'agents intelligents dans les plateformes éducatives avec Knewton 

27.8.1. Premiers pas 
27.8.2. Collecte des besoins 
27.8.3. Outils à utiliser 
27.8.4. Définition du projet  

27.9. Évaluation et Mesure de l'Impact des projets d'IA dans l'ÉRducation avec Qualtrics 

27.9.1. Avantages de l'utilisation de l'IA en classe 
27.9.2. Données réelles 
27.9.3. IA en classe  
27.9.4. Statistiques de l'IA dans éducation  

27.10. Analyse et amélioration continuedes projets d'IA dans l'Éducation avec Edmodo Insights 

27.10.1. Projets actuels  
27.10.2. Mise en service 
27.10.3. Ce que l'avenir nous réserve 
27.10.4. Transformer la Classe 360 

Module 28. Pratique de l'enseignement à l'aide de l'Intelligence Artificielle générative 

28.1. Technologies d'IA générativepour son utilisation dans l'Éducation 

28.1.1. Marché actuel: Artbreeder, Runway MLet DeepDream Generator 
28.1.2. Technologies utilisées 
28.1.3. Ce qui est à venir 
28.1.4. L'avenir de la classe 

28.2. Application des outils d'IA générative dans la planification de l'éducation 

28.2.1. Outils de planification:Altitude Learning 
28.2.2. Outils et leur application 
28.2.3. Éducation et IA 
28.2.4. Évolution  

28.3. Création de matériel didactique avec l'IA générative en utilisant Story Ai, Pix2PIx et NeouralTalk2 

28.3.1. IA et la ses utilisations en classe 
28.3.2. Outils de création de matériel didactique 
28.3.3. Comment travailler avec les outils 
28.3.4. Commandes  

28.4. Développer des testsd'évaluation utilisant l'IA générative avec Quizgecko 

28.4.1. IA et ses utilisations dans le développement de testsd’évaluation  
28.4.2. Outils pour le développement de tests d'évaluation  
28.4.3. Comment travailler avec les outils 
28.4.4. Commandes  

28.5. Amélioration du retour d'information et de la communication avec l'IA générative 

28.5.1. L'IA dans la communication
28.5.2. Application d'outils dans le développement de la communication en classe
28.5.3. Avantages et inconvénients

28.6. Correction des activités évaluatives et des tests au moyen de l'IA générative avec Grandscope AI 

28.6.1. IA et son utilisation dans la correctiondes activités et des tests d'évaluation 
28.6.2. Outils pour la correctiondes activités et des tests d'évaluation
28.6.3. Comment travailler avec les outils
28.6.4. Commandes 

28.7. Génération d'enquêtes d'évaluation de la qualitéde l'enseignement grâce à l'IA générative 

28.7.1. IA et ses utilisations dans la génération d'enquêtes d'évaluation de la qualité de l'enseignement à l'aide de l'IA  
28.7.2. Outils pour la génération d’enquêtes d’évaluation de la qualité de l’enseignement à l’aide de l’IA 
28.7.3. Comment travailler avec les outils 
28.7.4. Commandes 

28.8. Intégration des Outils d'IA générative dans les stratégies pédagogiques 

28.8.1. Applications de l'IA dans les stratégies pédagogiques 
28.8.2. Utilisations correctes  
28.8.3. Avantages et inconvénients 
28.8.4. Outils d'IA générative dans les stratégies pédagogiques: Gans 

28.9. Utilisation de l'IA générativepour la conception universellepour l'apprentissage 

28.9.1. IA générative, pourquoi maintenant? 
28.9.2. IA dans l'apprentissage 
28.9.3. Avantages et inconvénients 
28.9.4. Applications de l'IA dans l’apprentissage 

28.10. Évaluation de l'efficacitéde l'IA générative dans l'Éducation 

28.10.1. Données sur l'efficacité 
28.10.2. Projets 
28.10.3. Objectifs de conception 
28.10.4. Évaluer l'efficacité de l'IA dans l'Éducation

Module 29. Innovations et tendances émergentes de l'IA pour l'Éducation

29.1. Outils et technologiques émergentes d'IA dans le domaine de l'éducation 

29.1.1. Outils d'IA obsolètes 
29.1.2. Outils actuels: ClassDojo et Seesaw 
29.1.3. Outils futurs  

29.2. Réalité Augmentée et Virtuelledans l'Éducation 

29.2.1. Outils de la réalité augmentée 
29.2.2. Outils de la réalité virtuelle 
29.2.3. Application des outils et leurs utilisations 
29.2.4. Avantages et inconvénients 

29.3. IA conversationnelle pour le soutien scolaire et l'apprentissage interactif avec Wysdom AI et SnatchBot 

29.3.1. IA conversationnelle, pourquoi maintenant? 
29.3.2. IA dans l'apprentissage 
29.3.3. Avantages et inconvénients 
29.3.4. Applications de l'IA dans l’apprentissage 

29.4. L'application de l'IA pour améliorer la rétention des connaissances 

29.4.1. IA comme outil de soutien 
29.4.2. Lignes directrices à suivre  
29.4.3. Performance de l'IA en matière de rétention des connaissances 
29.4.4. IA et outil de soutien 

29.5. Technologies de reconnaissance faciale et émotionnelle pour le suivi de la participationet le bien-être des apprenants

29.5.1. Technologies de reconnaissance faciale et émotionnelle sur le marché actuel 
29.5.2. Utilisations 
29.5.3. Applications 
29.5.4. Marge d’erreur 
29.5.5. Avantages et inconvénients 

29.6. Blockchain et IA dans l'Éducationpour transformer l'administration de l'enseignement et la certification   

29.6.1. Qu’est-ce que la Blockchain 
29.6.2. Blockchain et ses applications  
29.6.3. Blockchain comme élément de transformation 
29.6.4. Administration éducative et Blockchain 

29.7. Outils d'IA émergents pour améliorer l'expérience d'apprentissage avec Squirrel AI Learning 

29.7.1. Projets actuels  
29.7.2. Mise en service 
29.7.3. Ce que l'avenir nous réserve 
29.7.4. Transformer la Classe 360 

29.8. Stratégies pour le développementde pilotes d'IA émergente 

29.8.1. Avantages et inconvénients 
29.8.2. Stratégies à développer 
29.8.3. Points clés 
29.8.4. Projets pilote 

29.9. Analyse des Exemples de Réussitedans les innovations de l'IA 

29.9.1. Projets innovants 
29.9.2. Application de l'IA et ses avantages 
29.9.3. IA en classe, exemples de réussite

29.10. Avenir de l'IA dans l’Éducation 

29.10.1. Histoire de l'IA dans l’éducation 
29.10.2. Avenir de l'IA dans les salles de Classe 
29.10.3. Projets futurs

Module 30. Éthique et législation de l'Intelligence Artificielle dans l'Éducation

30.1. Identification et traitement éthique des données sensibles dans le contexte éducatif 

30.1.1. Principes et pratiques pour le traitement éthique des données sensibles dans l'éducation 
30.1.2. Défis en matière de protection de la vie privéeet de la confidentialité des données relatives aux étudiants 
30.1.3. Stratégies visant à garantir la transparence et le consentement éclairé dans la collecte des données 

30.2. Impact social et culturel de l'IAdans l'Éducation 

30.2.1. Analyse de l'effet de l'IA sur la dynamique sociale et culturelle dans les milieux éducatifs 
30.2.2. Explorer comment Microsoft AI for Accessibility peut perpétuer ou atténuer les préjugés et les inégalités sociales 
30.2.3. Évaluation de la responsabilité socialedes développeurs et des éducateursdans la mise en œuvre de l'IA 

30.3. Législation et politique des donnéesdans l'IA en milieu éducatif 

30.3.1. Examen des lois et réglementations en vigueur sur les données et la vie privée applicables à l'IA dans l'éducation 
30.3.2. Impact des politiques en matière de données dans la pratique éducative et l'innovation technologique 
30.3.3. Élaboration de politiques institutionnellespour une utilisation éthique de l'IA dans l'éducationavec AI Ethics Lab 

30.4. Évaluation de l'impact éthiquede l'IA 

30.4.1. Méthodes d'évaluation des implications éthiques des applications de l'IA dans l'éducation 
30.4.2. Défis liés à la mesure de l'impact social et éthique de l'IA 
30.4.3. Création de cadres éthiques pour guider le développement et l'utilisation de l'IA dans l'éducation 

30.5. Défis et opportunités de l'IA dans l’Éducation 

30.5.1. Identification des principaux défis éthiques et juridiques liés à l'utilisation de l'IA dans l'éducation 
30.5.2. Exploration des possibilités d'amélioration de l'enseignement et de l'apprentissage grâce à Squirrel AI Learning 
30.5.3. Équilibre entre l'innovation technologiqueet les considérations éthiques dans l'éducation 

30.6. Application éthique des solutions d'IA dans l'environnement éducatif 

30.6.1. Principes de conception et de déploiement éthiques des solutions d'IA dans l'éducation 
30.6.2. Études de cas sur les applications éthiques de l'IA dans différents contextes éducatifs 
30.6.3. Stratégies pour impliquer tous les stakeholders dans la prise de décision éthique en matière d'IA 

30.7. IA, diversité culturelle et égalité des genres 

30.7.1. Analyse de l'impact de l'IA sur la promotion de la diversité culturelle et de l'équité entre les genres dans l'éducation 
30.7.2. Stratégies de développement de systèmes d'IA inclusifs et sensibles à la diversité avec Teachable Machine by Google 
30.7.3. Évaluation de la manière dont l'IA peut influencerla représentation et le traitement des différents groupes culturels et de genre 

30.8. Considérations éthiques pourl'utilisation d'outils d'IAdans l'Éducation 

30.8.1. Lignes directrices éthiques pour le développementet l'utilisation d'outils d'IA en classe 
30.8.2. Discussion sur l'équilibre entre l'automatisation et l'intervention humaine dans l'éducation 
30.8.3. Analyse des cas où l'utilisation de l'IAdans l'éducation a soulevé d'importantes questions éthiques 

30.9. Impact de l'IA sur l'accessibilité à l'éducation 

30.9.1. Exploration de la manière dont l'IA peut améliorer ou limiter l'accessibilité à l'éducation 
30.9.2. Analyse des solutions d'IA conçues pour accroître l'inclusion et l'accès à l'éducation pour tous avec GoogleRead Along 
30.9.3. Défis éthiques liés à la mise en œuvredes technologies de l'IA pour améliorer l'accessibilité 

30.10. Études de cas mondiales dans le domaine de l'IAet l'Éducation 

30.10.1. Analyse des études de cas internationales sur l'utilisation de l'IA dans l'éducation 
30.10.2. Comparaison des approches éthiqueset juridiques dans différents contextesculturels éducatifs 
30.10.3. Enseignements et meilleures pratiques tirés de cas mondiaux dans le domaine de l'IA et de l'éducation 

Le matériel didactique de ce diplôme, élaboré par ces spécialistes, a un contenu tout à fait applicable à votre expérience professionnelle"