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Les Soins Infirmiers sont l'un des piliers des soins de santé, car de multiples processus de soins, d'organisation et de communication en dépendent, et ils facilitent le travail interdisciplinaire. De même, l'avancée de la numérisation dans les environnements cliniques signifie que les infirmiers doivent posséder des compétences plus nombreuses et de meilleure qualité pour s'acquitter des tâches traditionnelles du secteur, tout en relevant de nouveaux défis. L'un de ces défis est l'intégration de l'Intelligence Artificielle dans des domaines tels que la Télémédecine, la gestion des bases de données des patients ou l'optimisation du contrôle des intrants de soins.

Dans ce contexte, le personnel des soins infirmiers est appelé à mettre à jour ses compétences et, en même temps, à développer des profils élargis qui lui permettent d'accéder à de nouvelles possibilités d'emploi. C'est de ces exigences que découle le Mastère spécialisé en Intelligence Artificielle en Soins Infirmiers de TECH. Ce programme complet couvre des concepts innovants sur l'utilisation des nouvelles technologies numériques, basées sur l'IA, pour améliorer l'efficacité et les soins aux patients.
Le programme aborde des sujets généraux sur les outils d'Intelligence Artificielle et comporte ensuite des modules spécifiques pour les infirmiers, où les applications de ces ressources sont analysées pour traiter la Nutrition des patients, ou surveiller leur rétablissement après une procédure. Ainsi, après avoir étudié tout ce contenu en profondeur, les infirmiers seront en mesure de mener des projets de santé numérique et de développer des soins personnalisés, augmentant ainsi leur valeur pour des opportunités d'emploi plus compétitives.

En même temps, cette qualification a une méthodologie 100% en ligne qui permet aux infirmiers d'étudier et en même temps continuer avec leur travail ou leurs obligations personnelles. Le programme est accessible 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, à partir de n'importe quel appareil doté d'une connexion Internet, mais il peut également être téléchargé. D'autre part, le processus d'enseignement-apprentissage est basé sur la mise en œuvre de la méthode Relearning qui facilite l'assimilation des concepts clés par la répétition. 

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• Les exercices pratiques où le processus d'auto-évaluation peut être réalisé afin d'améliorer l'apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• Il est possible d'accéder aux contenus depuis tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion à internet

En tant qu'infirmier formé aux applications de l'IA, vous contribuerez au développement de projets d'innovation technologique pour améliorer l'efficacité et la précision des soins aux patients”

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

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Vous aurez à votre disposition des ressources multimédias avancées, telles que des vidéos explicatives et des résumés interactifs, pour votre formation complète avec ce programme de TECH”

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 informatique
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. Vocabulaires
1.5.2. Taxonomies
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 développementd’un assistant: 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 en matière d'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. Quantitatifs: Données continues et données discrètes
2.2.1.2. Qualitatifs: 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. Conception
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 de 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 supervisé

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

3.9. Modèles supervisés

3.9.1. Modèles supervisé
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. Statistiques descriptives 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. Pré-traitement 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. Méthodes de capture des données
6.3.4. Méthodes d'acquisition de l’information
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 de la connaissance à travers ses 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 de logiciels pour la 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 avenir du web sémantique
6.7.2. Applications du web sémantique

6.8. Autres modèles de représentation de la connaissance

6.8.1. Vocabulaires
6.8.2. Vision mondiale
6.8.3. Taxonomies
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. Prologue: 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 aux processus de découverte de la connaissance et 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. Optimiseurs

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

9.4. Programmation du taux 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. Transformations de l’image
9.8.2. Génération de données synthétiques
9.8.3. Transformation du 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’apprentissage 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 tableaux 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 graphiques pour l'entraînement des modèles
10.4.3. Optimisation des graphes avec les opérations de 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 de Keras

10.8.1. Utilisation de l'API de prétraitement Keras
10.8.2. Construire un prétraitement en pipelines avec Keras
10.8.3. Utilisation de l'API de prétraitement de 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. Théories de la vision informatique
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 (TNL) avec les Réseaux Récurrents Naturels (RRN) et l'Attention

12.1. Génération de texte à l'aide de RRN

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

12.2. Création d'ensembles de données d'entraînement

12.2.1. Préparation des données pour l'entraînement des RRN
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 RRN

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 RRN 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 RRN

12.5. Mécanismes d’attention

12.5.1. Application de mécanismes de l’attention avec les RRN
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 de 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 RRN et Atención Application pratique

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

Module 13. Autoencodeurs, GANs 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 adversaires 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. Mise en œuvre 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 l'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. Application des Assistants Conversationnels à l'Intelligence Artificielle pour les Soins Infirmiers

16.1. Introduction aux Assistants Conversationnels dans l'IA pour les Soins Infirmiers

16.1.1. Contexte de l'IA dans le domaine de la santé et de son application aux soins infirmiers
16.1.2. Avantages des assistants conversationnels dans les soins infirmiers
16.1.3. Applications spécifiques aux soins infirmiers
16.1.4. Tendances en matière d'assistants conversationnels dans le secteur des soins de santé

16.2. Typologies des Assistants Conversationnels dans le secteur des soins de santé

16.2.1. Types d'assistants conversationnels dans le domaine de la santé (Synthesia, Heygen)
16.2.2. Différences entre les assistants dans les fonctions de soutien, de diagnostic et de suivi
16.2.3. Exemples d'assistants conversationnels et de cas d'utilisation en soins infirmiers
16.2.4. Comparaison entre les assistants automatiques et les assistants hybrides (avec intervention humaine)

16.3. Mise en œuvre des Assistants Conversationnels en Santé

16.3.1. Avantages des assistants dans l'environnement des soins de santé pour les soins infirmiers
16.3.2. Défis liés à la mise en œuvre d'assistants dans les processus cliniques
16.3.3. Exigences techniques pour la mise en œuvre de la santé
16.3.4. Évaluation de l'efficacité et des avantages dans le domaine de l'éducation à la santé

16.4. Création d'Assistants p+Personnalisés dans ChatGPT

16.4.1. Introduction à la création d'un chatbot dans ChatGPT
16.4.2. Processus de personnalisation d'une aide-soignante (partie 1)
16.4.3. Processus de personnalisation d'une aide-soignante (partie 2)
16.4.4. Exemples pratiques d'assistants de soins de santé personnalisés

16.5. Impact de l'IA et de l'Automatisation sur le Secteur de la Santé

16.5.1. Changements dans les rôles professionnels dus à l'IA
16.5.2. Adaptation des professionnels des soins infirmiers aux technologies de l'IA
16.5.3. Effets des assistants conversationnels sur la formation du personnel soignant
16.5.4. Évaluation de l'impact de l'automatisation dans le secteur de la santé

16.6. Intégration des Assistants Conversationnels dans la Formation des Soins Infirmiers

16.6.1. Rôle des assistants conversationnels dans l'apprentissage clinique
16.6.2. Utilisation d'assistants dans les simulations de cas cliniques
16.6.3. Application dans la pratique clinique et la prise de décision
16.6.4. Outils de formation continue avec les assistants

16.7. Assistants Conversationnels dans le Soutien Émotionnel des Patients

16.7.1. Applications des assistants pour le soutien émotionnel
16.7.2. Exemples d'assistants conversationnels pour le soutien psychologique
16.7.3. Limites du soutien émotionnel par les assistants conversationnels
16.7.4. Considérations relatives à l'utilisation de l'IA dans le cadre du soutien émotionnel

16.8. Améliorer l'Efficacité et les Soins aux Patients grâce aux Assistants d'IA

16.8.1. Gérer les requêtes et les questions fréquemment posées avec les assistants
16.8.2. Optimiser la communication entre le patient et les soins infirmiers
16.8.3. Applications de l'assistant dans la coordination des soins
16.8.4. Évaluation de l'impact des assistants sur l'efficacité clinique

16.9. Développement et Personnalisation des Outils Conversationnels pour les Soins Infirmiers

16.9.1. Processus de développement d'un assistant conversationnel à partir de zéro
16.9.2. Personnalisation pour des besoins spécifiques en matière de soins infirmiers
16.9.3. Mise à jour et amélioration continue des assistants conversationnels
16.9.4. Mise en œuvre des assistants dans divers environnements de soins de santé

16.10. Apprentissage Virtuel et Formation Continue en IA pour les Soins Infirmiers

16.10.1. Importance de l'apprentissage tout au long de la vie en IA pour les soins infirmiers
16.10.2. Plateformes d'apprentissage et assistants en ligne de l'IA
16.10.3. Développement professionnel en matière d'IA pour le personnel de santé
16.10.4. Avenir de la formation à l'IA pour les soins infirmiers et le personnel de santé

Module 17. Utilisation de l'Intelligence Artificielle et de la Réalité Virtuelle dans le Soutien Émotionnel pour les Soins Infirmiers

17.1. Introduction au Soutien Émotionnel Assisté par l'IA (Woebot)

17.1.1. Concept et pertinence du soutien émotionnel dans l'IA
17.1.2. Bénéfices et limites du soutien émotionnel avec l'IA
17.1.3. Principales applications dans le domaine de la santé mentale
17.1.4. Différences avec le soutien émotionnel traditionnel

17.2. Chatbots dans le Soutien Émotionnel

17.2.1. Types de chatbots disponibles pour le soutien émotionnel (Replika, Wysa)
17.2.2. Exemples de chatbots dans le domaine de la santé mentale
17.2.3. Limites des chatbots dans le soutien émotionnel
17.2.4. Études de cas sur l'utilisation des chatbots dans le secteur de la santé

17.3. Outils d'IA pour la Santé Mentale (Youper, Koko)

17.3.1. Succès de l'IA dans le domaine de la santé mentale
17.3.2. Outils actuels de soutien émotionnel
17.3.3. Intégration de l'IA dans les thérapies de santé mentale
17.3.4. Mesure de l'efficacité des outils d'IA

17.4. Vie Privée et Sécurité dans le Soutien Émotionnel Assisté par l'IA

17.4.1. Importance de la protection de la vie privée dans le soutien émotionnel assisté par l'IA
17.4.2. Réglementation relative à la protection de la vie privée dans l'utilisation de l'IA dans les soins de santé
17.4.3. Sécurité des données dans les systèmes de soutien émotionnel
17.4.4. Éthique et protection des informations sensibles

17.5. Comparaison entre le Soutien Émotionnel Traditionnel et le Soutien Émotionnel Assisté par l'IA

17.5.1. Défis actuels dans les deux approches
17.5.2. Bénéfices de la combinaison de l'IA et des méthodes traditionnelles
17.5.3. Études de cas en matière de soutien émotionnel mixte
17.5.4. Défis liés à la mise en œuvre et à l'acceptation du soutien par l'IA

17.6. Réalité Virtuelle dans les Soins aux Patients (Psious, RelieVRx)

17.6.1. Introduction à la réalité virtuelle dans les soins de santé
17.6.2. Dispositifs de réalité virtuelle et leur application médicale
17.6.3. Réalité virtuelle dans la préparation des patients
17.6.4. Évolution de la réalité virtuelle dans les soins de santé

17.7. Applications de la Réalité Virtuelle en Réhabilitation (MindMotion, VRHealth)

17.7.1. Utilisation de la réalité virtuelle dans la réhabilitation motrice
17.7.2. Gestion de la douleur par la réalité virtuelle
17.7.3. Traitement des phobies et des troubles anxieux
17.7.4. Exemples réussis de réhabilitation avec la réalité virtuelle

17.8. Considérations Éthiques dans l'Utilisation de la Réalité Virtuelle

17.8.1. Éthique des traitements par réalité virtuelle
17.8.2. Sécurité des patients dans les environnements virtuels
17.8.3. Risques de dépendance et de surexposition à la réalité virtuelle
17.8.4. Règlement sur l'utilisation de la réalité virtuelle dans les soins de santé

17.9. Comparaison des Traitements Traditionnels et de la Réalité Virtuelle

17.9.1. Différences d'efficacité entre les deux approches
17.9.2. Cas d'utilisation des traitements mixtes
17.9.3. Analyse coûts-bénéfices
17.9.4. Avis d'experts sur l'utilisation de la réalité virtuelle

17.10. Avenir de la Réalité Virtuelle dans les Soins aux Patients

17.10.1. Avancées technologiques dans le domaine de la réalité virtuelle appliquée aux soins de santé
17.10.2. Prévisions concernant l'impact sur les soins de santé
17.10.3. Intégration de la réalité virtuelle dans les pratiques médicales courantes
17.10.4. Possibilités futures de formation en réalité virtuelle

Module 18. Gestion Clinique et Personnalisation des Soins avec l'Intelligence Artificielle

18.1. Introduction à la Gestion Clinique avec l'IA (IBM Watson Health)

18.1.1. Concepts de base de la gestion clinique assistée par l'IA
18.1.2. Importance de l'IA dans l'optimisation des ressources cliniques
18.1.3. Cas de réussite de la mise en œuvre de l'IA dans les hôpitaux
18.1.4. Analyse des résultats et amélioration de la gestion clinique

18.2. Optimisation des Ressources Hospitalières avec l'IA (Qventus)

18.2.1. Gestion des lits et des ressources à l'aide de l'IA
18.2.2. IA dans la gestion des équipements médicaux
18.2.3. Intégration de l'IA dans les systèmes hospitaliers existants
18.2.4. Avantages et défis de l'automatisation des ressources cliniques

18.3. Comparaison entre les Outils Traditionnels et les Outils d'IA

18.3.1. Différences d'efficacité entre les outils traditionnels et les outils d'IA
18.3.2. Avantages des outils d'IA dans la gestion clinique
18.3.3. Analyse des coûts des outils traditionnels par rapport aux outils d'IA
18.3.4. Études de cas sur l'application des outils d'IA

18.4. IA dans la Gestion du Plannings et des Rendez-vous (Zocdoc, Qure4u)

18.4.1. Optimisation des plannings cliniques à l'aide de l'IA
18.4.2. IA pour la gestion des rendez-vous et la programmation des consultations
18.4.3. Réduction des temps d'attente grâce à l'IA
18.4.4. Efficacité dans l'allocation des ressources temporelles grâce à l'IA

18.5. Surveillance à Distance des Patients avec l'IA (Current Health, Biofourmis)

18.5.1. Introduction à la surveillance à distance des patients
18.5.2. Outils d'IA pour la surveillance à distance
18.5.3. Systèmes d'alerte précoce dans le cadre de la surveillance assistée
18.5.4. Plateformes de télémédecine avec IA

18.6. Applications de l'IA dans les Maladies Chroniques (Glytec, Kaia Health)

18.6.1. Utilisation de l'IA dans le suivi des maladies chroniques
18.6.2. Utilisation d'ORMON CONNECT
18.6.3. Comparaison entre le suivi traditionnel et le suivi assisté par l'IA
18.6.4. Avantages de l'IA dans la gestion des maladies chroniques

18.7. Considérations Éthiques relatives à la Surveillance par l'IA

18.7.1. Éthique de l'utilisation de l'IA pour le suivi des patients
18.7.2. Protection des données dans le cadre de la surveillance à distance
18.7.3. Réglementation relative à la protection de la vie privée dans les systèmes d'IA
18.7.4. Exemples de pratiques réussies et éthiques en matière de surveillance

18.8. Gestion des Soins Personnalisés à l'aide de l'IA

18.8.1. Introduction aux soins personnalisés grâce à l'IA
18.8.2. Systèmes d'aide à la décision clinique
18.8.3. Créer des conseils personnalisés avec ChatGPT
18.8.4. Outils d'IA pour la personnalisation des soins

18.9. Planification des Soins avec l'IA (Mediktor)

18.9.1. Création de plans de soins personnalisés
18.9.2. Bénéfices et applications des plans de soins assistés
18.9.3. Comparaison entre les soins traditionnels et les soins personnalisés
18.9.4. Études de cas de plans de soins avec IA

18.10. Mise en œuvre des Plans de Soins Infirmiers Personnalisés

18.10.1. Mise en œuvre de l'IA dans les soins infirmiers personnalisés
18.10.2. Études de cas sur la personnalisation des soins grâce à l'IA
18.10.3. Stratégies de mise en œuvre dans les plans de soins
18.10.4. Avenir de l'IA dans les soins infirmiers et les soins personnalisés

Module 19. Amélioration de l'Activité Physique avec l'Intelligence Artificielle et la Réalité Virtuelle pour les Soins Infirmiers

19.1. Introduction à l'IA dans l'Activité Physique (Google Fit)

19.1.1. Importance de l'IA dans le domaine de l'activité physique
19.1.2. Applications de l'IA dans le suivi de la condition physique
19.1.3. Avantages de l'utilisation de l'IA pour améliorer les performances physiques
19.1.4. Cas de réussite de l'IA dans l'optimisation de l'entraînement

19.2. Outils d'IA pour le Suivi de l'Activité Physique (Whoop, Google Fit)

19.2.1. Types de dispositifs de suivi de l'IA
19.2.2. Capteurs et produits portables intelligents
19.2.3. Avantages de l'utilisation de l'IA pour la surveillance continue
19.2.4. Exemples de plateformes de suivi

19.3. Réalité Virtuelle et Augmentée dans l'Entraînement Physique

19.3.1. Introduction à la réalité virtuelle (RV) et à la réalité augmentée (RA)
19.3.2. Application de la RV et de la RA dans les programmes de remise en forme
19.3.3. Bénéfices de l'immersion dans des environnements de réalité étendue
19.3.4. Études de cas d'entraînement avce la RV et la RA

19.4. Plateformes et Applications pour le Suivi de l'Activité Physique (MyFitnessPal, Jefit)

19.4.1. Applications mobiles pour le suivi de l'activité physique
19.4.2. Plateformes innovantes basées sur l'IA
19.4.3. Comparaison entre les applications traditionnelles et les applications basées sur l'IA
19.4.4. Exemples de plateformes populaires

19.5. Personnalisation des Plans d'Entraînement avec l'IA

19.5.1. Création de plans d'entraînement personnalisés
19.5.2. Analyse des données pour des ajustements en temps réel
19.5.3. IA dans l'optimisation des routines et des objectifs
19.5.4. Exemples de plans personnalisés

19.6. Motivation et Suivi des Progrès à l'aide d'Outils d'IA

19.6.1. IA pour l'analyse des progrès et des performances
19.6.2. Techniques de motivation assistées par l'IA
19.6.3. Retour d'information en temps réel et motivation personnalisée
19.6.4. Exemples de réussite en matière d'amélioration de l'adhésion à l'exercice physique

19.7. Analyse Comparative entre les Méthodes Traditionnelles et les Méthodes d'IA

19.7.1. Efficacité des méthodes traditionnelles par rapport à l'IA
19.7.2. Coûts et avantages de l'utilisation de l'IA dans l’entraînement
19.7.3. Défis et limites de la technologie dans le domaine physique
19.7.4. Avis d'experts sur l'impact de l'IA

19.8. Éthique et Protection de la Vie Privée dans le Suivi de l'Activité Physique par l'IA

19.8.1. Protection des données personnelles dans les outils d'IA
19.8.2. Réglementation relative à la protection de la vie privée dans les dispositifs d'IA
19.8.3. Responsabilité dans l'utilisation des données relatives à l'activité physique
19.8.4. Éthique dans la surveillance et l'analyse des données personnelles

19.9. Avenir de l'IA dans l'Entraînement et l'Activité Physique

19.9.1. Avancées technologiques dans le domaine de l'IA et de la condition physique
19.9.2. Prédictions concernant l'impact de l'IA sur l'activité physique
19.9.3. Potentiel de développement de la réalité étendue
19.9.4. Vision à long terme de l'IA dans le domaine sportif

19.10. Études de Cas sur l'Amélioration de l'Activité Physique grâce à l'IA

19.10.1. Études de cas sur l'optimisation de l'entraînement
19.10.2. Expériences d'utilisateurs dans l'amélioration des performances
19.10.3. Analyse de données provenant d'études sur l'IA et la condition physique
19.10.4. Résultats et conclusions sur l'impact de l'IA

Module 20. Optimisation de la Nutrition et de l'Éducation à la Santé grâce à l'Intelligence Artificielle dans les Soins Infirmiers

20.1. Principes de la Nutrition Personnalisée avec l'IA dans les Soins Infirmiers

20.1.1. Principes fondamentaux de la nutrition personnalisée
20.1.2. Rôle de l'IA dans la nutrition personnalisée
20.1.3. Bénéfices de la personnalisation des plans nutritionnels
20.1.4. Exemples de réussite en matière de nutrition personnalisée

20.2. Applications de l'IA pour la Nutrition

20.2.1. Applications mobiles de nutrition basées sur l'IA (MyFitnessPal, Foodvisor, Yazio)
20.2.2. Outils de suivi de l’alimentation
20.2.3. Comparaison des applications d'IA pour la nutrition
20.2.4. Revue des applications les plus populaires

20.3. Assistants Nutritionnels Personnalisés

20.3.1. IA pour les recommandations nutritionnelles (Nutrino, Viome, Noom)
20.3.2. Assistants nutritionnels virtuels
20.3.3. Exemples de personnalisation dans le domaine de la nutrition
20.3.4. Défis liés au développement des assistants nutritionnels

20.4. Comparaison des Outils Traditionnels et de l'IA dans la Nutrition

20.4.1. Efficacité des méthodes traditionnelles par rapport à l'IA
20.4.2. Bénéfices de l'IA par rapport aux outils traditionnels
20.4.3. Coûts et accessibilité des outils d'IA
20.4.4. Études de cas comparatives

20.5. Avenir de la Nutrition Assistée par l'IA

20.5.1. Innovations technologiques dans le domaine de la nutrition
20.5.2. Prévisions concernant l'impact de l'IA sur la nutrition
20.5.3. Défis futurs en matière de personnalisation de la nutrition
20.5.4. Vision à long terme de l'IA en nutrition

20.6. Outils d'IA pour la sensibilisation et l'éducation à la santé

20.6.1. Introduction aux outils d'IA dans l'éducation à la santé
20.6.2. Guide pour créer des messages éducatifs efficaces
20.6.3. Introduction à Gemini
20.6.4. Introduction à ChatGPT

20.7. Optimisation des Recherches Éducatives avec l'IA

20.7.1. Moteurs de recherche assistés par l'IA
20.7.2. Exemples de moteurs de recherche dans le domaine de l'éducation à la santé
20.7.3. Fonctions de recherche avancées de l'IA
20.7.4. Utilisation d'opérateurs spécifiques pour améliorer les recherches

20.8. Présentations Académiques Améliorées par l'IA

20.8.1. Outils d'IA pour les présentations académiques
20.8.2. ChatGPT pour les présentations scientifiques
20.8.3. Gemini pour les présentations d'événements
20.8.4. Plateformes supplémentaires telles que Gamma.app, Beautiful AI et Tome

20.9. Création d'Affiches Scientifiques avec l'IA

20.9.1. Introduction aux outils d'IA pour les affiches
20.9.2. Visme comme outil pour les affiches scientifiques
20.9.3. Biorender pour la visualisation d'informations scientifiques
20.9.4. Jasper et Canva dans la création d'affiches

20.10. Création d'Assistantss et d'Avatars Pédagogiques

20.10.1. IA appliquée à la création d'avatars pédagogiques
20.10.2. Moteurs de conversation pour les assistants pédagogiques
20.10.3. Outils tels que Heygen et Synthesia
20.10.4. Studio D-ID dans la création d'avatars interactifs

Ce programme de 20 modules académiques est le plus complet du paysage universitaire sur les applications de l'Intelligence Artificielle en Soins Infirmiers”