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Ce Mastère spécialisé combine les aspects techniques de l'Intelligence Artificielle avec un accent pratique sur le développement de projets éducatifs" 

Module 1. Principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle 

1.1. Histoire de l'Intelligence Artificielle 

1.1.1. Quand avons-nous commencé à parler d'Intelligence Artificielle? 
1.1.2. Références dans le cinéma 
1.1.3. Importance de l'intelligence artificielle 
1.1.4. Technologies habilitantes et de soutien pour l'Intelligence Artificielle 

1.2. L'Intelligence Artificielle dans les jeux 

1.2.1. La théorie des Jeux 
1.2.2. Minimax et Alpha-Beta 
1.2.3. Simulation: Monte Carlo 

1.3. Réseaux neuronaux 

1.3.1. Fondements biologiques 
1.3.2. Modèle computationnel 
1.3.3. Réseaux neuronaux supervisés et non supervisés 
1.3.4. Perceptron simple 
1.3.5. Perceptron multicouche 

1.4. Algorithmes génétiques 

1.4.1. Histoire 
1.4.2. Base biologique 
1.4.3. Codification des problèmes 
1.4.4. Génération de la population initiale 
1.4.5. Algorithme principal et opérateurs génétiques 
1.4.6. Évaluation des individus: Fitness 

1.5. Thésaurus, vocabulaires, taxonomies 

1.5.1. Vocabulaire 
1.5.2. Taxonomie 
1.5.3. Thésaurus 
1.5.4. Ontologies 
1.5.5. Représentation de la connaissance: Web sémantique 

1.6. Web sémantique 

1.6.1. Spécifications: RDF, RDFS et OWL 
1.6.2. Inférence/raisonnement 
1.6.3. Linked Data 

1.7. Systèmes experts et DSS 

1.7.1. Systèmes experts 
1.7.2. Systèmes d'aide à la décision 

1.8. Chatbots et assistants virtuels 

1.8.1. Types d'assistants: assistants vocaux et textuels 
1.8.2. Éléments fondamentaux pour le développement d'un assistant: Intents, entités et flux de dialogue 
1.8.3. Intégration: Web, Slack, Whatsapp, Facebook 
1.8.4. Outils d'aide au développement: Dialog Flow, Watson Assistant 

1.9. Stratégie de mise en œuvre de l'IA 

1.10. L'avenir de l'intelligence artificielle 
1.10.1. Nous comprenons comment détecter les émotions grâce aux algorithmes 
1.10.2. Création de la marque personnelle: Langue, expressions et contenu 
1.10.3. Tendances de l'Intelligence Artificielle 
1.10.4. Réflexion 

Module 2. Types et cycle de vie des données 

2.1. Statistiques 

2.1.1. Statistiques: Statistiques descriptives, statistiques inférentielles 
2.1.2. Population, échantillon, individu 
2.1.3. Variables: Définition, échelles de mesure 

2.2. Types de données statistiques 

2.2.1. Selon le type 

2.2.1.1. Quantitatives: Données continues et données discrètes 
2.2.1.2. Qualitatives: Données binomiales, données nominales et données ordinales 

2.2.2. Selon la forme  

2.2.2.1. Numérique 
2.2.2.2. Texte  
2.2.2.3. Logique 

2.2.3. Selon la source 

2.2.3.1. Primaire 
2.2.3.2. Secondaire 

2.3. Cycle de vie des données 

2.3.1. Étape de cycle 
2.3.2. Les étapes du cycle 
2.3.3. Les principes du FAIR 

2.4. Les premières étapes du cycle 

2.4.1. Définition des objectifs 
2.4.2. Détermination des besoins en ressources 
2.4.3. Diagramme de Gantt 
2.4.4. Structure des données 

2.5. Collecte des données 

2.5.1. Méthodologie de collecte 
2.5.2. Outils de collecte 
2.5.3. Canaux de collecte 

2.6. Nettoyage des données 

2.6.1. Phases du nettoyage des données 
2.6.2. Qualité des données 
2.6.3. Manipulation des données (avec R) 

2.7. Analyse des données, interprétations, évaluation des résultats 

2.7.1. Mesures statistiques 
2.7.2. Indices de ratios 
2.7.3. Extraction de données 

2.8. Entrepôt de données (Datawarehouse) 

2.8.1. Les éléments qui le composent 
2.8.2. Design 
2.8.3. Aspects à prendre en compte 

2.9. Disponibilité des données 

2.9.1. Accès 
2.9.2. Utilité 
2.9.3. Sécurité 

2.10. Aspects réglementaires 

2.10.1. Loi sur la protection des données 
2.10.2. Bonnes pratiques 
2.10.3. Autres aspects réglementaires 

Module 3. Les données de l’Intelligence Artificielle 

3.1. Science des données 

3.1.1. La science des données 
3.1.2. Outils avancés pour le scientifique des données 

3.2. Données, informations et connaissances 

3.2.1. Données, informations et connaissances 
3.2.2. Types de données 
3.2.3. Sources des données 

3.3. Des données aux informations 

3.3.1. Analyse des données 
3.3.2. Types d’analyse 
3.3.3. Extraction d'informations d'un Dataset 

3.4. Extraction d'informations par la visualisation 

3.4.1. La visualisation comme outils d’analyse 
3.4.2. Méthodes de visualisation 
3.4.3. Visualisation d'un ensemble de données 

3.5. Qualité des données 

3.5.1. Données de qualités 
3.5.2. Nettoyage des données 
3.5.3. Prétraitement de base des données 

3.6. Dataset 

3.6.1. Enrichissement du Dataset 
3.6.2. La malédiction de la dimensionnalité 
3.6.3. Modification d'un ensemble de données 

3.7. Déséquilibre 

3.7.1. Déséquilibre des classes 
3.7.2. Techniques d'atténuation du déséquilibre 
3.7.3. Équilibrer un Dataset 

3.8. Modèles non supervisés 

3.8.1. Modèles non supervisés 
3.8.2. Méthodes 
3.8.3. Classifications avec modèles non supervisés 

3.9. Modèles supervisés 

3.9.1. Modèles supervisés 
3.9.2. Méthodes 
3.9.3. Classifications avec modèles supervisés 

3.10. Outils et bonnes pratiques 

3.10.1. Bonnes pratiques pour un scientifique des données 
3.10.2. Le meilleur modèle 
3.10.3. Outils utiles 

Module 4. Extraction de données. Sélection, prétraitement et transformation 

4.1. Inférence statistique 

4.1.1. Statistique descriptive vs. Inférence Statistique 
4.1.2. Procédures paramétriques 
4.1.3. Procédures non paramétriques 

4.2. Analyse exploratoire 

4.2.1. Analyse descriptive 
4.2.2. Visualisation 
4.2.3. Préparations des données 

4.3. Préparations des données 

4.3.1. Intégration et nettoyage des données 
4.3.2. Normalisation des données 
4.3.3. Transformer les attributs 

4.4. Valeurs manquantes 

4.4.1. Traitement des valeurs manquantes 
4.4.2. Méthodes d'imputation par maximum de vraisemblance 
4.4.3. Imputation des valeurs manquantes à l'aide de l'apprentissage automatique 

4.5. Bruit dans les données 

4.5.1. Classes et attributs de bruit 
4.5.2. Filtrage du bruit 
4.5.3. L’effet du bruit 

4.6. La malédiction de la dimensionnalité 

4.6.1. Oversampling 
4.6.2. Undersampling 
4.6.3. Réduction des données multidimensionnelles 

4.7. Des attributs continus aux attributs discrets 

4.7.1. Données continues ou discrètes 
4.7.2. Processus de discrétisation 

4.8. Les données 

4.8.1. Sélection des données 
4.8.2. Perspectives et critères de sélections 
4.8.3. Méthodes de sélection 

4.9. Sélection des instances 

4.9.1. Méthodes de sélection des instances 
4.9.2. Sélection des prototypes 
4.9.3. Méthodes avancées de sélection des instances 

4.10. Prétraitement des données dans les environnements Big Data 

Module 5. Algorithme et complexité en Intelligence Artificielle 

5.1. Introduction aux stratégies de conception d'algorithmes 

5.1.1. Récursion 
5.1.2. Diviser pour mieux régner 
5.1.3. Autres stratégies 

5.2. Efficacité et analyse des algorithmes 

5.2.1. Mesures d'efficacité 
5.2.2. Taille de l'entrée de mesure 
5.2.3. Mesure du temps d'exécution 
5.2.4. Pire, meilleur et moyen cas 
5.2.5. Notation asymptotique 
5.2.6. Critères d'analyse mathématique des algorithmes non récursifs 
5.2.7. Analyse mathématique des algorithmes récursifs 
5.2.8. Analyse empirique des algorithmes 

5.3. Algorithmes de tri 

5.3.1. Concept de tri 
5.3.2. Triage des bulles 
5.3.3. Tri par sélection 
5.3.4. Triage par insertion 
5.3.5. Tri fusion (Merge_Sort) 
5.3.6. Tri rapide (Quick_Sort) 

5.4. Algorithmes avec arbres 

5.4.1. Concept d'arbre 
5.4.2. Arbres binaires 
5.4.3. Allées d'arbres 
5.4.4. Représentation des expressions 
5.4.5. Arbres binaires ordonnés 
5.4.6. Arbres binaires équilibrés 

5.5. Algorithmes avec Heaps 

5.5.1. Les Heaps 
5.5.2. L'algorithme Heapsort 
5.5.3. Files d'attente prioritaires 

5.6. Algorithmes graphiques 

5.6.1. Représentation 
5.6.2. Voyage en largeur 
5.6.3. Profondeur de déplacement 
5.6.4. Disposition topologique 

5.7. Algorithmes Greedy 

5.7.1. La stratégie Greedy 
5.7.2. Éléments de la stratégie Greedy 
5.7.3. Change de devises 
5.7.4. Le problème du voyageur 
5.7.5. Problème de sac à dos 

5.8. Recherche de chemins minimaux 

5.8.1. Le problème du chemin minimal 
5.8.2. Arcs et cycles négatifs 
5.8.3. Algorithme de Dijkstra 

5.9. Algorithmes Greedy sur les graphes 

5.9.1. L'arbre à chevauchement minimal 
5.9.2. L'algorithme de Prim 
5.9.3. L'algorithme de Kruskal 
5.9.4. Analyse de la complexité 

5.10. Backtracking 

5.10.1. Le Backtracking 
5.10.2. Techniques alternatives 

Module 6. Systèmes intelligents 

6.1. Théorie des agents 

6.1.1. Histoire du concept 
6.1.2. Définition d’agent 
6.1.3. Les agents en Intelligence Artificielle 
6.1.4. Les agents en génie de software 

6.2. Architectures des agents 

6.2.1. Le processus de raisonnement d'un agent 
6.2.2. Agents réactifs 
6.2.3. Agents déductifs 
6.2.4. Agents hybrides 
6.2.5. Comparaison 

6.3. Information et connaissance 

6.3.1. Distinction entre données, informations et connaissances 
6.3.2. Évaluation de la qualité des données 
6.3.3. Méthode de capture des données 
6.3.4. Méthodes d'acquisition des informations 
6.3.5. Méthodes d'acquisition des connaissances 

6.4. Représentation de la connaissance 

6.4.1. L'importance de la représentation de la connaissance 
6.4.2. Définition de la représentation des connaissances à travers leurs rôles 
6.4.3. Caractéristiques de la représentation de la connaissance 

6.5. Ontologies 

6.5.1. Introduction aux Métadonnées 
6.5.2. Concept philosophique d'ontologie 
6.5.3. Concept informatique d'ontologie 
6.5.4. Ontologies de domaine et ontologies de niveau supérieur 
6.5.5. Comment construire une ontologie? 

6.6. Langages d'ontologie et logiciels de création d'ontologies 

6.6.1. Triplés RDF, Turtle et N 
6.6.2. RDF Schema 
6.6.3. OWL 
6.6.4. SPARQL 
6.6.5. Introduction aux différents outils de création d'ontologies 
6.6.6. Installation et utilisation du Protégé 

6.7. Le web sémantique 

6.7.1. L'état actuel et futur du web sémantique 
6.7.2. Applications du web sémantique 

6.8. Autres modèles de représentation de la connaissance 

6.8.1. Vocabulaire 
6.8.2. Vision globale 
6.8.3. Taxonomie 
6.8.4. Thésaurus 
6.8.5. Folksonomies 
6.8.6. Comparaison 
6.8.7. Cartes mentales 

6.9. Évaluation et intégration des représentations de la connaissance 

6.9.1. Logique d'ordre zéro 
6.9.2. Logique de premier ordre 
6.9.3. Logique descriptive 
6.9.4. Relations entre les différents types de logique 
6.9.5. Prolog: programmation basée sur la logique du premier ordre 

6.10. Raisonneurs sémantiques, systèmes à base de connaissances et Systèmes Experts 

6.10.1. Concept de raisonneur 
6.10.2. Application d’un raisonneur 
6.10.3. Systèmes basés sur la connaissance 
6.10.4. MYCIN, histoire des Systèmes Experts 
6.10.5. Éléments et Architecture des Systèmes Experts 
6.10.6. Création de Systèmes Experts 

Module 7. Apprentissage automatique et exploration des données 

7.1. Introduction à les processus de découverte des connaissances et les concepts de base de l'apprentissage automatique 

7.1.1. Concepts clés du processus de découverte de connaissances 
7.1.2. Perspective historique du processus de découverte de connaissances 
7.1.3. Étapes du processus de découverte de connaissances 
7.1.4. Techniques utilisées dans les processus de découverte de connaissances 
7.1.5. Caractéristiques des bons modèles d'apprentissage automatique 
7.1.6. Types d'informations sur l'apprentissage automatique 
7.1.7. Concepts de base de l'apprentissage 
7.1.8. Concepts de base de l'apprentissage non supervisé 

7.2. Exploration et prétraitement des données 

7.2.1. Traitement des données 
7.2.2. Traitement des données dans le flux d'analyse des données 
7.2.3. Types de données 
7.2.4. Transformations de données 
7.2.5. Affichage et exploration des variables continues 
7.2.6. Affichage et exploration des variables catégorielles 
7.2.7. Mesures de corrélation 
7.2.8. Représentations graphiques les plus courantes 
7.2.9. Introduction à l'analyse multivariée et à la réduction des dimensions 

7.3. Arbres de décision 

7.3.1. Algorithme ID 
7.3.2. Algorithme C 
7.3.3. Surentraînement et taillage 
7.3.4. Analyse des résultats 

7.4. Évaluation des classificateurs 

7.4.1. Matrices de confusion 
7.4.2. Matrices d'évaluation numérique 
7.4.3. Statistique de Kappa 
7.4.4. La courbe ROC 

7.5. Règles de classification 

7.5.1. Mesures d'évaluation des règles 
7.5.2. Introduction à la représentation graphique 
7.5.3. Algorithme de superposition séquentielle 

7.6. Réseaux neuronaux 

7.6.1. Concepts de base 
7.6.2. Réseaux neuronaux simples 
7.6.3. Algorithme de Backpropagation 
7.6.4. Introduction aux réseaux neuronaux récurrents 

7.7. Méthodes bayésiennes 

7.7.1. Concepts de base des probabilités 
7.7.2. Théorème de Bayes 
7.7.3. Naive Bayes 
7.7.4. Introduction aux réseaux bayésiens 

7.8. Modèles de régression et de réponse continue 

7.8.1. Régression linéaire simple 
7.8.2. Régression linéaire multiple 
7.8.3. Régression logistique 
7.8.4. Arbres de régression 
7.8.5. Introduction aux machines à vecteurs de support (SVM) 
7.8.6. Mesures de qualité de l'ajustement 

7.9. Clustering 

7.9.1. Concepts de base 
7.9.2. Clustering hiérarché 
7.9.3. Méthodes probabilistes 
7.9.4. Algorithme EM 
7.9.5. Méthode B-Cubed 
7.9.6. Méthodes implicites 

7.10. Exploration de textes et Traitement du Langage Naturel (NLP) 

7.10.1. Concepts de base 
7.10.2. Création du corpus 
7.10.3. Analyse descriptive 
7.10.4. Introduction à l'analyse des sentiments 

Module 8. Les Réseaux Neuronaux, la base du Deep Learning 

8.1. Apprentissage profond 

8.1.1. Types d'apprentissage profond 
8.1.2. Applications de l'apprentissage profond 
8.1.3. Avantages et Inconvénients de l'apprentissage profond 

8.2. Opérations 

8.2.1. Somme 
8.2.2. Produit 
8.2.3. Transfert 

8.3. Couches 

8.3.1. Couche d'entrée 
8.3.2. Couche cachée 
8.3.3. Couche de sortie 

8.4. Liaison des couches et opérations 

8.4.1. Conception des architectures 
8.4.2. Connexion entre les couches 
8.4.3. Propagation vers l'avant 

8.5. Construction du premier réseau neuronal 

8.5.1. Conception du réseau 
8.5.2. Établissement des poids 
8.5.3. Entraînement du réseau 

8.6. Entraîneur et optimiseur 

8.6.1. Sélection de l'optimiseur 
8.6.2. Établissement d'une fonction de perte 
8.6.3. Établissement d'une métrique 

8.7. Application des principes des réseaux neuronaux 

8.7.1. Fonctions d'activation 
8.7.2. Propagation à rebours 
8.7.3. Paramétrage 

8.8. Des neurones biologiques aux neurones artificiels 

8.8.1. Fonctionnement d'un neurone biologique 
8.8.2. Transfert de connaissances aux neurones artificiels 
8.8.3. Établissement de relations entre les deux 

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

8.9.1. Définition de la structure du réseau 
8.9.2. Compilation du modèle 
8.9.3. Formation au modèle 

8.10. Hyperparamètres de Fine tuning des Réseaux Neuronaux 

8.10.1. Sélection de la fonction d'activation 
8.10.2. Réglage du Learning rate 
8.10.3. Réglage des poids 

Module 9. Entraînement de Réseaux neuronaux profonds 

9.1. Problèmes de gradient 

9.1.1. Techniques d'optimisation du gradient 
9.1.2. Gradients stochastiques 
9.1.3. Techniques d'initialisation des poids 

9.2. Réutilisation des couches pré-entraînées 

9.2.1. Entraînement par transfert d'apprentissage 
9.2.2. Extraction de caractéristiques 
9.2.3. Apprentissage profond 

9.3. Optimisateurs 

9.3.1. Optimiseurs stochastiques à descente de gradient 
9.3.2. Optimiseurs Adam et RMSprop 
9.3.3. Optimiseurs de moment 

9.4. Programmation du taux de d'apprentissage 

9.4.1. Contrôle automatique du taux d'apprentissage 
9.4.2. Cycles d'apprentissage 
9.4.3. Termes de lissage 

9.5. Surajustement 

9.5.1. Validation croisée
9.5.2. Régularisation 
9.5.3. Mesures d'évaluation 

9.6. Lignes directrices pratiques 

9.6.1. Conception de modèles 
9.6.2. Sélection des métriques et des paramètres d'évaluation 
9.6.3. Tests d'hypothèses 

9.7. Transfer Learning 

9.7.1. Entraînement par transfert d'apprentissage 
9.7.2. Extraction de caractéristiques 
9.7.3. Apprentissage profond 

9.8. Data Augmentation 

9.8.1. Transformation d’image 
9.8.2. Génération de données synthétiques 
9.8.3. Transformation de texte 

9.9. Application pratique du Transfer Learning 

9.9.1. Entraînement par transfert d'apprentissage 
9.9.2. Extraction de caractéristiques 
9.9.3. Apprentissage profond 

9.10. Régularisation 

9.10.1. L et L 
9.10.2. Régularisation par entropie maximale 
9.10.3. Dropout 

Module 10. Personnaliser les Modèles et l’entraînement avec TensorFlow 

10.1. TensorFlow 

10.1.1. Utilisation de la bibliothèque TensorFlow 
10.1.2. Entraînement des modèles avec TensorFlow 
10.1.3. Opérations avec les graphes dans TensorFlow 

10.2. TensorFlow et NumPy 

10.2.1. Environnement de calcul NumPy pour TensorFlow 
10.2.2. Utilisation des arrays NumPy avec TensorFlow 
10.2.3. Opérations NumPy pour les graphes TensorFlow 

10.3. Personnalisation des modèles et des algorithmes d'apprentissage 

10.3.1. Construire des modèles personnalisés avec TensorFlow 
10.3.2. Gestion des paramètres d'entraînement 
10.3.3. Utilisation de techniques d'optimisation pour l'entraînement 

10.4. Fonctions et graphiques TensorFlow 

10.4.1. Fonctions avec TensorFlow 
10.4.2. Utilisation des graphes pour l'apprentissage des modèles 
10.4.3. Optimisation des graphes avec les opérations TensorFlow 

10.5. Chargement des données et prétraitement avec TensorFlow 

10.5.1. Chargement des données d'ensembles avec TensorFlow 
10.5.2. Prétraitement des données avec TensorFlow 
10.5.3. Utilisation des outils TensorFlow pour la manipulation des données 

10.6. L'API tfdata 

10.6.1. Utilisation de l'API tfdata pour le traitement des données 
10.6.2. Construction des flux de données avec tfdata 
10.6.3. Utilisation de l'API tfdata pour l’entrainement des modèles 

10.7. Le format TFRecord 

10.7.1. Utilisation de l'API TFRecord pour la sérialisation des données 
10.7.2. Chargement de fichiers TFRecord avec TensorFlow 
10.7.3. Utilisation des fichiers TFRecord pour l'entraînement des modèles 

10.8. Couches de prétraitement Keras 

10.8.1. Utilisation de l'API de prétraitement Keras 
10.8.2. Construire un prétraitement en pipelined avec Keras 
10.8.3. Utilisation de l'API de prétraitement Keras pour l’entrainement des modèles 

10.9. Le projet TensorFlow Datasets 

10.9.1. Utilisation de TensorFlow Datasets pour le chargement des données 
10.9.2. Prétraitement des données avec TensorFlow Datasets 
10.9.3. Utilisation de TensorFlow Datasets pour l’entrainement des modèles 

10.10. Construire une application de Deep Learning avec TensorFlow 

10.10.1. Application pratique 
10.10.2. Construire une application de Deep Learning avec TensorFlow 
10.10.3. Entraînement des modèles avec TensorFlow 
10.10.4. Utilisation de l'application pour la prédiction des résultats 

Module 11. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs 

11.1. L’Architecture Visual Cortex 

11.1.1. Fonctions du cortex visuel 
11.1.2. Théorie de la vision computationnelle 
11.1.3. Modèles de traitement des images 

11.2. Couches convolutives 

11.2.1. Réutilisation des poids dans la convolution 
11.2.2. Convolution D 
11.2.3. Fonctions d'activation 

11.3. Couches de regroupement et implémentation des couches de regroupement avec Keras 

11.3.1. Pooling et Striding 
11.3.2. Flattening 
11.3.3. Types de Pooling 

11.4. Architecture du CNN 

11.4.1. Architecture du VGG 
11.4.2. Architecture AlexNet 
11.4.3. Architecture ResNet 

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

11.5.1. Initialisation des poids 
11.5.2. Définition de la couche d'entrée 
11.5.3. Définition de la sortie 

11.6. Utilisation de modèles Keras pré-entraînés 

11.6.1. Caractéristiques des modèles pré-entraînés 
11.6.2. Utilisations des modèles pré-entraînés 
11.6.3. Avantages des modèles pré-entraînés 

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

11.7.1. Apprentissage par transfert 
11.7.2. Processus d'apprentissage par transfert 
11.7.3. Avantages de l'apprentissage par transfert 

11.8. Classification et localisation en Deep Computer Vision 

11.8.1. Classification des images 
11.8.2. Localisation d'objets dans les images 
11.8.3. Détection d'objets 

11.9. Détection et suivi d'objets 

11.9.1. Méthodes de détection d'objets 
11.9.2. Algorithmes de suivi d'objets 
11.9.3. Techniques de suivi et de localisation 

11.10. Segmentation sémantique 

11.10.1. Apprentissage profond pour la segmentation sémantique 
11.10.1. Détection des bords 
11.10.1. Méthodes de segmentation basées sur des règles 

Module 12. Traitement du langage naturel (NLP) avec les Réseaux Récurrents Naturels (NNN) et l'Attention 

12.1. Génération de texte à l'aide de RNN 

12.1.1. Formation d'un RNN pour la génération de texte 
12.1.2. Génération de langage naturel avec RNN 
12.1.3. Applications de génération de texte avec RNN 

12.2. Création d'ensembles de données d'entraînement 

12.2.1. Préparation des données pour l'entraînement des RNN 
12.2.2. Stockage de l'ensemble de données de formation 
12.2.3. Nettoyage et transformation des données 
12.2.4. Analyse des Sentiments 

12.3. Classement des opinions avec RNN 

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

12.4. Réseau encodeur-décodeur pour la traduction automatique neuronale 

12.4.1. Formation d'un RNN pour la traduction automatique 
12.4.2. Utilisation d'un réseau encoder-decoder pour la traduction automatique 
12.4.3. Améliorer la précision de la traduction automatique avec les RNN 

12.5. Mécanismes de l’attention 

12.5.1. Application de mécanismes de l’attention avec les RNN 
12.5.2. Utilisation de mécanismes d'attention pour améliorer la précision des modèles 
12.5.3. Avantages des mécanismes d'attention dans les réseaux neuronaux 

12.6. Modèles Transformers 

12.6.1. Utilisation des modèles Transformers pour le traitement du langage naturel 
12.6.2. Application des modèles Transformers pour la vision 
12.6.3. Avantages des modèles Transformers 

12.7. Transformers pour la vision 

12.7.1. Utilisation des modèles Transformers pour la vision 
12.7.2. Prétraitement des données d'imagerie 
12.7.3. Entrainement d’un modèle Transformers pour la vision 

12.8. Bibliothèque de Transformers de Hugging Face 

12.8.1. Utilisation de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face 
12.8.2. Application de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face 
12.8.3. Avantages de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face 

12.9. Autres bibliothèques de Transformers. Comparaison 

12.9.1. Comparaison entre les bibliothèques de Transformers 
12.9.2. Utilisation de bibliothèques de Transformers 
12.9.3. Avantages des bibliothèque de Transformers 

12.10. Développement d'une Application NLP avec RNN et l’Atention Application pratique 

12.10.1. Développer une application du traitement du langage naturel à l'aide de RNN et de l'attention 
12.10.2. Utilisation des RNN, des mécanismes de soins et des modèles Transformers dans l'application 
12.10.3. Évaluation de l'application pratique 

Module 13. Autoencoders, GAN et modèles de diffusion 

13.1. Représentation des données efficaces 

13.1.1. Réduction de la dimensionnalité 
13.1.2. Apprentissage profond 
13.1.3. Représentations compactes 

13.2. Réalisation de PCA avec un codeur automatique linéaire incomplet 

13.2.1. Processus d'apprentissage 
13.2.2. Implémentation Python 
13.2.3. Utilisation des données de test 

13.3. Codeurs automatiques empilés 

13.3.1. Réseaux neuronaux profonds 
13.3.2. Construction d'architectures de codage 
13.3.3. Utilisation de la régularisation 

13.4. Auto-encodeurs convolutifs 

13.4.1. Conception du modèle convolutionnels 
13.4.2. Entrainement de modèles convolutionnels 
13.4.3. Évaluation des résultats 

13.5. Suppression du bruit des codeurs automatiques 

13.5.1. Application de filtres 
13.5.2. Conception de modèles de codage 
13.5.3. Utilisation de techniques de régularisation 

13.6. Codeurs automatiques dispersés 

13.6.1. Augmentation de l'efficacité du codage 
13.6.2. Minimiser le nombre de paramètres 
13.6.3. Utiliser des techniques de régularisation 

13.7. Codeurs automatiques variationnels 

13.7.1. Utilisation de l'optimisation variationnelle 
13.7.2. Apprentissage profond non supervisé 
13.7.3. Représentations latentes profondes 

13.8. Génération d'images MNIST à la mode 

13.8.1. Reconnaissance des formes 
13.8.2. Génération d'images 
13.8.3. Entraînement de Réseaux neuronaux profonds 

13.9. Réseaux adversatifs génératifs et modèles de diffusion 

13.9.1. Génération de contenu à partir d'images 
13.9.2. Modélisation des distributions de données 
13.9.3. Utilisation de réseaux contradictoires 

13.10. Implémentation des modèles 

13.10.1. Application Pratique 
13.10.2. Implémentation des modèles 
13.10.3. Utilisation de données réelles 
13.10.4. Évaluation des résultats 

Module 14. Informatique bio-inspirée 

14.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée 

14.1.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée 

14.2. Algorithmes d'adaptation sociale 

14.2.1. Calcul basé sur des colonies de fourmis bio-inspirées 
14.2.2. Variantes des algorithmes de colonies de fourmis 
14.2.3. Informatique en nuage de particules 

14.3. Algorithmes génétiques 

14.3.1. Structure générale 
14.3.2. Implantations des principaux opérateurs 

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

14.4.1. Algorithme CHC 
14.4.2. Problèmes multimodaux 

14.5. Modèles de calcul évolutif (I) 

14.5.1. Stratégies évolutives 
14.5.2. Programmation évolutive 
14.5.3. Algorithmes basés sur l'évolution différentielle 

14.6. Modèles de calcul évolutif (II) 

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

14.7. Programmation évolutive appliquée aux problèmes d'apprentissage 

14.7.1. Apprentissage basé sur des règles 
14.7.2. Méthodes évolutionnaires dans les problèmes de sélection d'instances 

14.8. Problèmes multi-objectifs 

14.8.1. Concept de dominance 
14.8.2. Application des algorithmes évolutionnaires aux problèmes multi-objectifs 

14.9. Réseaux neuronaux (I) 

14.9.1. Introduction aux réseaux neuronaux 
14.9.2. Exemple pratique avec les réseaux neuronaux 

14.10. Réseaux neuronaux (II) 

14.10.1. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux dans la recherche médicale 
14.10.2. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux en économie 
14.10.3. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux en vision artificielle 

Module 15. Intelligence Artificielle: Stratégies et applications 

15.1. Services financiers 

15.1.1. Les implications de l'intelligence artificielle (IA) dans les services financiers. Opportunités et défis 
15.1.2. Cas d'utilisation 
15.1.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
15.1.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

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

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

15.3. Risques liés à l'utilisation de l'IA dans les services de santé 

15.3.1. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
15.3.2. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

15.4. Retail 

15.4.1. Implications de l'IA dans le commerce de détail.. Opportunités et défis 
15.4.2. Cas d'utilisation 
15.4.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
15.4.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

15.5. Industrie  

15.5.1. Implications de l'IA dans l'Industrie. Opportunités et défis 
15.5.2. Cas d'utilisation 

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

15.6.1. Cas d'utilisation 
15.6.2. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
15.6.3. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

15.7. Administration publique 

15.7.1. Implications de l' IA dans Administration Publique Opportunités et défis 
15.7.2. Cas d'utilisation 
15.7.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
15.7.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

15.8. Éducation 

15.8.1. Implications de l'IA dans l'éducation. Opportunités et défis 
15.8.2. Cas d'utilisation 
15.8.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
15.8.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

15.9. Sylviculture et agriculture 

15.9.1. Implications de l'IA pour la foresterie et l'agriculture. Opportunités et défis 
15.9.2. Cas d'utilisation 
15.9.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
15.9.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

15.10. Ressources Humaines 

15.10.1. Implications de l'IA pour les ressources humaines. Opportunités et défis 
15.10.2. Cas d'utilisation 
15.10.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
15.10.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

Module 16. Analyse des données et application des techniques d'IA pour la personnalisation de l'enseignement 

16.1. Identification, extraction et préparation des données éducatives 

16.1.1. Application de H2O.ai dans la collecte et la sélection de données pertinentes dans les environnements éducatifs
16.1.2. Techniques de nettoyage et de normalisation des données pour l'analyse pédagogique 
16.1.3. Importance de l'intégrité et de la qualité des données dans la recherche éducative 

16.2. Analyse et évaluation des données éducatives avec l'IA pour l'amélioration continue en classe 

16.2.1. Mise en œuvre de TensorFlow dans l'interprétation des tendances et des modèles éducatifs au moyen de techniques d'apprentissage automatique
16.2.2. Évaluation de l'impact des stratégies pédagogiques par l'analyse des données 
16.2.3. Application de Trinka dans l'intégration du feedback basé sur l'IA pour l'optimisation du processus d'enseignement 

16.3. Définition d'indicateurs de performance académique à partir de données pédagogiques 

16.3.1. Établissement de mesures clés pour évaluer les performances des étudiants 
16.3.2. Comparer les indicateurs afin d'identifier les domaines à améliorer 
16.3.3. Corrélation entre les indicateurs académiques et les facteurs externes à l'aide de l'IA 

16.4. Outils d'IA pour la prise de décision et le suivi en matière d'éducation 

16.4.1. Systèmes d'aide à la décision basés sur tome.ai pour les administrateurs de l'éducation 
16.4.2. Utilisation de Trello pour la planification et l'affectation des ressources éducatives
16.4.3. Optimiser les Processus Éducatifs par l'Analyse Prédictive avec Orange Data Mining 

16.5. Technologies et algorithmes d'IA pour l'analyse prédictive des données de performance académique 

16.5.1. Principes fondamentaux de la modélisation prédictive dans l'éducation 
16.5.2. Utilisation d'algorithmes de classification et de régression pour prédire les tendances éducative 
16.5.3. Études de cas de prévisions réussies dans le domaine de l'éducation 

16.6. Application de l'analyse des données avec l'IA pour la prévention et la résolution des problèmes éducatifs 

16.6.1. Identification anticipée des risques scolaires grâce à l'analyse prédictive 
16.6.2. Stratégies d'intervention fondées sur des données pour relever les défis éducatifs 
16.6.3. Évaluation de l'impact des solutions basées sur DataRobot AI dans le domaine de l'éducation

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

16.7.1. Techniques d'IA pour l'identification des styles et des difficultés d'apprentissage avec IBM Watson Education 
16.7.2. Intégration de l'analyse des données dans les plans de soutien pédagogique individualisés 
16.7.3. Études de cas de diagnostics améliorés par l'IA 

16.8. Analyse des données et application de l'IA pour l'identification des besoins 

16.8.1. Approches de l'IA pour la détection des besoins éducatifs spéciaux avec Gooroo 
16.8.2. Personnalisation des stratégies d'enseignement basées sur l'analyse des données 
16.8.3. Évaluation de l'impact de l'IA sur l'inclusion scolaire 

16.9. Personnalisation de l'apprentissage grâce à l'IA sur la base de l'analyse des données relatives aux résultats scolaires 

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

16.10. Sécurité et respect de la vie privée dans le traitement des données éducatives 

16.10.1. Principes éthiques et juridiques dans la gestion des données éducatives 
16.10.2. Techniques de protection des données et de la vie privée dans les systèmes éducatifs avec Google Cloud Security 
16.10.3. Études de cas sur les failles de sécurité et leur impact sur l'éducation 

Module 17. Développement de Projets d'Intelligence Artificielle en Classe   

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

17.1.1. Premières étapes de la planification du projet 
17.1.2. Bases de connaissances 
17.1.3. Conception de projets d'IA dans l'Éducation  

17.2. Outils pour le développement de projets éducatifs avec l'IA 

17.2.1. Outils pour le développement de projets éducatifs: TensorFlow Playground
17.2.2. Outils pour les projets éducatifs en Histoire 
17.2.3. Outils pour les projets éducatifs en Mathématiques ; Wolfram Alpha
17.2.4. Outils pour les projets éducatifs en Anglais: Grammarly

17.3. Stratégies de mise en œuvre des projets d'IA en classe 

17.3.1. Quand mettre en œuvre un projet d'IA? 
17.3.2. Pourquoi mettre en œuvre un projet d'IA? 
17.3.3. Stratégies à mettre en œuvre  

17.4. Intégration des projets d'IA dans des matières spécifiques 

17.4.1. Mathématiques et IA: Thinkster maths
17.4.2. Histoire et IA 
17.4.3. Langues et IA: Deep L
17.4.4. Autres sujets: Watson Studio

17.5. Projet 1: Développement de projets éducatifs utilisant l'apprentissage automatique avec Khan Academy

17.5.1. Premiers pas 
17.5.2. Collecte des besoins 
17.5.3. Outils à utiliser 
17.5.4. Définition du projet  

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

17.6.1. Premiers pas 
17.6.2. Collecte des besoins 
17.6.3. Outils à utiliser 
17.6.4. Définition du projet  

17.7. Projet 3: Développement de chatbots éducatifs pour aider les étudiants 

17.7.1. Premiers pas 
17.7.2. Collecte des besoins 
17.7.3. Outils à utiliser 
17.7.4. Définition du projet  

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

17.8.1. Premiers pas 
17.8.2. Collecte des besoins 
17.8.3. Outils à utiliser 
17.8.4. Définition du projet  

17.9. Évaluation et Mesure de l'Impact des projets d'IA dans le domaine de l'Éducation avec Qualtrics

17.9.1. Avantages de l'utilisation de l'IA en classe 
17.9.2. Données réelles 
17.9.3. L'IA en classe  
17.9.4. Statistiques sur l'IA dans l'éducation  

17.10. Analyse et amélioration continue des projets d'IA dans l'Éducation avec Edmodo Insights

17.10.1. Projets en cours  
17.10.2. Mise en service 
17.10.3. Que nous réserve l'avenir? 
17.10.4. Transformer la salle de classe 360 

Module 18. Pratique de l’enseignement à l’aide de l’Intelligence Artificielle générative   

18.1. Technologies d'IA générative pour l'Éducation 

18.1.1. Marché actuel: Artbreeder, Runway ML et DeepDream Generator
18.1.2. Technologies utilisées 
18.1.3. Qu'est-ce qui nous attend? 
18.1.4. L'avenir de la salle de classe 

18.2. Application des outils d'IA générative à la planification de l'éducation 

18.2.1. Outils de planification: Altitude Learning
18.2.2. Les outils et leur application 
18.2.3. Éducation et IA 
18.2.4. Évolution  

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

18.3.1. L'IA et ses utilisations en classe 
18.3.2. Outils de création de matériel didactique 
18.3.3. Comment travailler avec les outils 
18.3.4. Commandes 

18.4. Développer des tests d'évaluation en utilisant l'IA générative avec Quizgecko

18.4.1. L'IA et ses utilisations dans le développement de tests d'évaluation  
18.4.2. Outils pour le développement de tests d'évaluation  
18.4.3. Comment travailler avec les outils 
18.4.4. Commandes  

18.5. Feedback et communication améliorés avec l'IA générative 

18.5.1. L'IA dans la communication 
18.5.2. Application d'outils dans le développement de la communication en classe 
18.5.3. Avantages et inconvénients  

18.6. Correction des activités d'évaluation et des tests à l'aide de l'IA générative avec Gradescope AI

18.6.1. L'IA et ses utilisations dans la correction des activités d'évaluation et des tests 
18.6.2. Outils de correction des activités d'évaluation et des tests  
18.6.3. Comment travailler avec les outils 
18.6.4. Commandes 

18.7. Génération d'enquêtes d'évaluation de la qualité de l'enseignement à l'aide de l'IA générative 

18.7.1. L'IA et ses utilisations dans la génération d'enquêtes d'évaluation de la qualité de l'enseignement à l'aide de l'IA  
18.7.2. Outils pour la génération d'enquêtes d'évaluation de la qualité de l'enseignement basées sur l'IA 
18.7.3. Comment travailler avec les outils 
18.7.4. Commandes 

18.8. Intégration des outils d'IA générative dans les stratégies pédagogiques 

18.8.1. Applications de l'IA dans les stratégies pédagogiques 
18.8.2. Utilisations correctes  
18.8.3. Avantages et inconvénients 
18.8.4. Outils d'IA générative dans les stratégies pédagogiques: Gans

18.9. Utilisation de l'IA générative pour la conception universelle de l'apprentissage 

18.9.1. L'IA générative, pourquoi maintenant? 
18.9.2. L'IA dans l'apprentissage 
18.9.3. Avantages et inconvénients 
18.9.4. Application de l' l'IA à l'apprentissage 

18.10. Évaluer l'efficacité de l'IA générative dans l'éducation 

18.10.1. Données d'efficacité 
18.10.2. Projets 
18.10.3. Objectifs de conception 
18.10.4. Évaluation de l'efficacité de l'IA dans l'éducation  

Module 19. Innovations et Tendances Émergentes dans l'IA pour la Éducation 

19.1. Les outils et technologiques émergents de l'IA dans l'éducation 

19.1.1. Outils d'IA obsolètes 
19.1.2. Outils actuels: ClassDojo et Seesaw
19.1.3. Outils futurs  

19.2. Réalité Augmentée et Virtuelle dans l'Éducation 

19.2.1. Outils en réalité augmentée 
19.2.2. Outils en réalité virtuelle 
19.2.3. Application des outils et leur utilisation 
19.2.4. Avantages et inconvénients 

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

19.3.1. L'IA conversationnel, pourquoi maintenant? 
19.3.2. L'IA dans l'apprentissage 
19.3.3. Avantages et inconvénients 
19.3.4. Application de l' l'IA à l'apprentissage 

19.4. Appliquer l'IA pour améliorer la rétention des connaissances 

19.4.1. IA comme outil de soutien 
19.4.2. Lignes directrices à suivre  
19.4.3. Les performances de l'IA dans la rétention des connaissances 
19.4.4. IA et outils de soutien 

19.5. Mettre des technologies de reconnaissance faciale et émotionnelle pour de suivi l'engagement et le bien-être des étudiants  

19.5.1. Les technologies de reconnaissance faciale et émotionnelle sur le marché actuel 
19.5.2. Utilisations 
19.5.3. Applications 
19.5.4. Marge d'erreur 
19.5.5. Avantages et inconvénients 

19.6. Blockchain et de l'IA en Éducation pour transformer l'administration de l'éducation et valider les certifications  

19.6.1. Qu'est-ce que la Blockchain? 
19.6.2. Blockchain et ses applications 
19.6.3. La Blockchain comme élément de transformation 
19.6.4. Administration de l'éducation et Blockchain 

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

19.7.1. Projets en cours  
19.7.2. Mise en service 
19.7.3. Que nous réserve l'avenir? 
19.7.4. Transformer la salle de classe 360 

19.8. Stratégies de développement de pilotes avec l'IA émergente 

19.8.1. Avantages et inconvénients 
19.8.2. Stratégies à développer 
19.8.3. Points clés 
19.8.4. Projets pilotes 

19.9. Analyse des Cas de Succès de l'Innovation en matière d'IA 

19.9.1. Projets innovants 
19.9.2. Application des IA et leur bénéfices 
19.9.3. L'IA en classe, exemples de réussite 

19.10. Futur de l'IA dans l'Éducation 

19.10.1. Histoire de l'IA dans l'éducation 
19.10.2. L'avenir de l'IA en Classe 
19.10.3. Projets futurs 

Module 20. Éthique et législation de l'Intelligence Artificielle dans l'Éducation 

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

20.1.1. Principes et pratiques pour le traitement éthique des données sensibles dans l'éducation 
20.1.2. Défis liés à la protection de la vie privée et de la confidentialité des données des étudiants 
20.1.3. Stratégies visant à garantir la transparence et le consentement éclairé dans la collecte des données 

20.2. Impact Social et Culturel de l'IA dans l'Éducation 

20.2.1. Analyse de l'effet de l'IA sur la dynamique sociale et culturelle dans les établissements d'enseignement 
20.2.2. Comment Microsoft AI Accessibility peut perpétuer ou atténuer les préjugés et inégalités sociales 
20.2.3. Évaluation de la responsabilité sociale des développeurs et des éducateurs dans la mise en œuvre de l'IA 

20.3. Législation et politique des données sur l'IA dans le cadre de l'éducation 

20.3.1. Revue des lois et réglementations actuelles en matière de données et de confidentialité applicables à l'IA dans l'éducation 
20.3.2. Impact des politiques de données sur les pratiques éducatives et l'innovation technologique 
20.3.3. Élaboration de politiques institutionnelles pour l'utilisation éthique de l'IA avec AI Ethics Lab 

20.4. Évaluation de l'impact éthique de l'IA 

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

20.5. Défis et opportunités de l'IA dans l'Éducation 

20.5.1. Identifier les principaux défis éthiques et juridiques liés à l'utilisation de l'IA dans l'éducation 
20.5.2. Explorer les possibilités d'améliorer l'enseignement et l'apprentissage grâce à Squirrel AI Learning 
20.5.3. Concilier l'innovation technologique et les considérations éthiques dans l'éducation 

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

20.6.1. Principes pour la conception et le déploiement éthique de solutions d'IA dans l'éducation 
20.6.2. Études de cas sur les applications éthiques de l'IA dans différents contextes éducatifs 
20.6.3. Stratégies pour impliquer toutes les stakeholders dans la prise de décision éthique en matière d'IA 

20.7. IA, diversité culturelle et égalité des genres 

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

20.8. Considérations éthiques pour l'utilisation d'outils d'IA dans l'éducation 

20.8.1. Lignes directrices éthiques pour le développement et l'utilisation d'outils d'IA en classe 
20.8.2. Discussion sur l'équilibre entre l'automatisation et l'intervention humaine dans l'éducation 
20.8.3. Analyse des cas où l'utilisation de l'IA dans l'éducation a soulevé d'importantes questions éthiques

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

20.9.1. Exploration de la manière dont l'IA peut améliorer ou limiter l'accessibilité à l'éducation 
20.9.2. Analyse des solutions d'IA conçues pour améliorer l'inclusion et l'accès à l'éducation pour tous avec Google Read Along 
20.9.3. Défis éthiques liés à la mise en œuvre des technologies d'IA pour améliorer l'accessibilité 

20.10. Études de cas mondiales sur l'IA et l'éducation 

20.10.1. Analyse d'études de cas internationales sur l'utilisation de l'IA dans l'éducation 
20.10.2. Comparaison des approches éthiques et juridiques dans différents contextes culturels éducatifs 
20.10.3. Enseignements tirés et meilleures pratiques à partir de cas mondiaux dans le domaine de l'IA et de l'éducation 

Vous serez immergé dans un programme complet et avancé, unique dans la création de professionnels hautement qualifiés pour relever les défis du paysage éducatif piloté par l'IA"