Vous analyserez comment l'IA interprète les données génétiques pour concevoir des stratégies thérapeutiques spécifiques, grâce à ce programme 100% en ligne" 

L'analyse des Big Data améliore considérablement les soins médicaux et la recherche dans le domaine de la santé. Ces systèmes avancés permettent aux experts de personnaliser les traitements. Les informations relatives aux patients, telles que les antécédents médicaux, la génétique et le mode de vie, sont utilisées pour adapter les plans de traitement et les médicaments de manière individuelle. En outre, ces outils contribuent au suivi continu des patients en dehors du cadre clinique, ce qui est particulièrement bénéfique pour les utilisateurs souffrant de maladies chroniques. Ainsi, les ressources de l'IA contribuent au développement de procédures d'approche plus efficaces et de soins plus sûrs. 

C'est pour cette raison que TECH a conçu un Mastère Spécialisé qui se penchera sur l'analyse des Big Data et de l'Apprentissage Automatique en Recherche Clinique. Le programme d'études abordera des aspects tels que l'Exploration de données dans les dossiers cliniques et biomédicaux, tout en se concentrant sur les algorithmes et en fournissant des techniques d'analyse prédictive. En outre, la formation explorera les interactions qui se produisent dans les réseaux biologiques pour l'identification des modèles de maladie. En outre, le programme d'études accordera une attention particulière aux facteurs éthiques et juridiques de l'IA dans le contexte médical. De cette manière, les diplômés acquerront une conscience responsable dans l'exécution de leurs procédures. 

Il convient de noter que, pour consolider tous ces contenus, TECH s'appuie sur la méthodologie révolutionnaire du Relearning. Ce système d'enseignement est basé sur la réitération de concepts clés afin de consolider une compréhension optimale. La seule exigence pour les étudiants est de disposer d'un appareil électronique (tel qu'un téléphone portable, un ordinateur ou une tablette) connecté à Internet, afin d'accéder au Campus Virtuel et de consulter les contenus à tout moment. Ils apprendront dans le confort de leur propre maison, oubliant la présence en face à face et les horaires préétablis. 

Vous maîtriserez les Datasets TensorFlow pour le chargement des données et réaliserez un pré-traitement efficace des données médicales grâce à ce programme" 

Ce Mastère spécialisé en Intelligence Artificielle dans la Pratique Clinique contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Intelligence Artificielle dans la Recherche Clinique 
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations scientifiques et sanitaires essentielles à la pratique professionnelle 
• Les exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation pour 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 
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet 

Vous serez à la pointe du domaine médical! Ce programme fusionne l'excellence clinique avec la révolution technologique de l’Apprentissage Automatique" 

Le corps enseignant du programme comprend des professionnels du secteur qui apportent à cette formation leur expérience professionnelle dans cette formation, ainsi que des spécialistes reconnus de sociétés et d'organismes de premier plan de sociétés de référence et d'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.

La structure modulaire du programme vous permettra une progression cohérente des fondamentaux aux applications les plus avancées"

Oubliez la mémorisation! Avec le système du Relearning vous intégrerez les concepts de manière naturelle et progressive"

Cette qualification académique fusionne la rigueur scientifique de la Recherche Clinique avec les innovations perturbatrices de l'Apprentissage Automatique. Composé de 20 modules, ce programme couvrira tout, de l'interprétation des données médicales au développement d'algorithmes prédictifs et à la mise en œuvre de solutions technologiques dans des contextes cliniques. Le syllabus offrira un contenu qui combine théorie et pratique, jetant les bases de l'IA et de son application spécifique dans le domaine médical. Ainsi, les diplômés seront préparés à mener des avancées dans la personnalisation des traitements et l'optimisation des soins de santé. 

Vous plongerez dans la science des données de santé, explorerez la biostatistique et l'analyse des big data à travers 2 250 heures de contenu innovant"

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 élagage Alpha-Beta 
1.2.3. Simulation: Monte Carlo 

1.3. Réseaux neuronaux 

1.3.1. Fondements biologiques 
1.3.2. Modèle de calcul 
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 des connaissances: 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 d'une personnalité: 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. 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 sur la protection des données
2.10.2. Bonnes pratiques
2.10.3. Autres aspects réglementaires

Module 3. Les données en 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. 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 des connaissances 

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 ontologiques et 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 futur du web sémantique 
6.7.2. Applications du web sémantique 

6.8. Autres modèles de représentation des connaissances 

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 des connaissances 

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. Applications 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 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 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 tf.data 

10.6.1. Utilisation de l'API tf.data pour le traitement des données 
10.6.2. Construction des flux de données avec tf.data 
10.6.3. Utilisation de l'API tf.data 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 pipeline 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 
11.10.2. Détection des bords 
11.10.3. 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 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 RNN et Atención 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. 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. 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 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. Diagnostic dans la pratique clinique grâce à l'Intelligence Artificielle 

16.1. Technologies et outils pour le diagnostic assisté par l'IA 

16.1.1. Développement de logiciels pour le diagnostic assisté par l'IA dans diverses spécialités médicales 
16.1.2. Utilisation d'algorithmes avancés pour l'analyse rapide et précise des symptômes et signes cliniques 
16.1.3. Intégration de l'IA dans les dispositifs de diagnostic pour améliorer l'efficacité 
16.1.4. Outils d'IA pour aider à l'interprétation des résultats des tests de laboratoire 

16.2. Intégration de données cliniques multimodales pour le diagnostic 

16.2.1. Systèmes d'IA pour combiner les données d'imagerie, de laboratoire et de dossier clinique 
16.2.2. Outils de corrélation des données multimodales pour un diagnostic plus précis 
16.2.3. Utilisation de l'IA pour analyser des schémas complexes à partir de différents types de données cliniques 
16.2.4. Intégration des données génomiques et moléculaires dans le diagnostic assisté par l'IA 

16.3. Création et analyse de datasets dans les soins de santé avec l'IA 

16.3.1. Développement de bases de données cliniques pour l'entraînement des modèles d'IA 
16.3.2. Utilisation de l'IA pour l'analyse et l'extraction d’insights à partir de grands datasets de santé 
16.3.3. Outils d'IA pour le nettoyage et la préparation des données cliniques 
16.3.4. Systèmes d'IA pour identifier les tendances et les modèles dans les données de santé 

16.4. Visualisation et gestion des données de santé par l'IA 

16.4.1. Outils d'IA pour la visualisation interactive et compréhensible des données de santé 
16.4.2. Systèmes d'IA pour le traitement efficace de grands volumes de données cliniques 
16.4.3. Utilisation de dashboards basés sur l'IA pour le suivi des indicateurs de santé 
16.4.4. Technologies d'IA pour la gestion et la sécurité des données de santé 

16.5. Reconnaissance des formes et machine learning dans les diagnostics cliniques 

16.5.1. Application des techniques de machine learning pour la reconnaissance des formes dans les données cliniques 
16.5.2. Utilisation de l'IA pour l'identification précoce des maladies grâce à l'analyse des schémas 
16.5.3. Développement de modèles prédictifs pour des diagnostics plus précis 
16.5.4. Mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique dans l'interprétation des données de santé 

16.6. Interprétation d'images médicales à l'aide de l'IA 

16.6.1. Systèmes d'IA pour la détection et la classification des anomalies dans les images médicales 
16.6.2. Utilisation de l'apprentissage profond dans l'interprétation des radiographies, de l'IRM et des tomodensitogrammes 
16.6.3. Outils d'IA pour améliorer la précision et la rapidité du diagnostic par imagerie 
16.6.4. Mise en œuvre de l'IA pour l'aide à la décision clinique basée sur l'image 

16.7. Traitement du langage naturel dans les dossiers médicaux pour le diagnostic clinique 

16.7.1. Utilisation du NLP pour l'extraction d'informations pertinentes à partir de dossiers médicaux 
16.7.2. Systèmes d'IA pour l'analyse des notes des médecins et des rapports des patients 
16.7.3. Outils d'IA pour résumer et classer les informations contenues dans les dossiers médicaux 
16.7.4. Application du NLP à l'identification de symptômes et de diagnostics à partir de textes cliniques 

16.8. Validation et évaluation des modèles de diagnostic assistés par l'IA 

16.8.1. Méthodes de validation et d'essai des modèles d'IA dans des contextes cliniques réels 
16.8.2. Évaluation des performances et de la précision des outils de diagnostic assistés par IA 
16.8.3. Utilisation de l'IA pour garantir la fiabilité et l'éthique des diagnostics cliniques 
16.8.4. Mise en œuvre de protocoles d'évaluation continue des systèmes d'IA dans les soins de santé 

16.9. L'IA dans le diagnostic des maladies rares 

16.9.1. Développement de systèmes d'IA spécialisés pour l'identification des maladies rares 
16.9.2. Utilisation de l'IA pour analyser les schémas atypiques et la symptomatologie complexe 
16.9.3. Outils d'IA pour un diagnostic précoce et précis des maladies rares 
16.9.4. Mise en œuvre de bases de données mondiales fondées sur l'IA pour améliorer le diagnostic des maladies rares 

16.10. Réussites et défis dans la mise en œuvre des diagnostics par IA 

16.10.1. Analyse d'études de cas où l'IA a considérablement amélioré le diagnostic clinique 
16.10.2. Évaluation des défis liés à l'adoption de l'IA dans les environnements cliniques 
16.10.3. Discussion des obstacles éthiques et pratiques à la mise en œuvre de l'IA pour le diagnostic 
16.10.4. Examen des stratégies permettant de surmonter les obstacles à l'intégration de l'IA dans les diagnostics médicaux 

Module 17. Traitement et prise en charge du patient par l'IA 

17.1. Systèmes de traitement assistés par l'IA 

17.1.1. Développement de systèmes d'IA pour aider à la prise de décision thérapeutique 
17.1.2. Utilisation de l'IA pour la personnalisation des traitements en fonction des profils individuels 
17.1.3. Mise en œuvre d'outils d'IA dans l'administration des posologies et des programmes de médication 
17.1.4. Intégration de l'IA dans le suivi en temps réel et l'ajustement du traitement 

17.2. Définition d'indicateurs pour le contrôle de l'état de santé des patients 

17.2.1. Établissement de paramètres clés à l'aide de l'IA pour le suivi de l'état de santé du patient 
17.2.2. Utilisation de l'IA pour identifier des indicateurs prédictifs de la santé et de la maladie 
17.2.3. Développement de systèmes d'alerte précoce basés sur des indicateurs de santé 
17.2.4. Mise en œuvre de l'IA pour l'évaluation continue de l'état de santé des patients 

17.3. Outils de suivi et de contrôle des indicateurs de santé 

17.3.1. Développement d'applications mobiles et de wearables avec IA pour le suivi de la santé 
17.3.2. Mise en œuvre de systèmes d'IA pour l'analyse en temps réel des données de santé 
17.3.3. Utilisation de dashboards basés sur l'IA pour la visualisation et le suivi des indicateurs de santé 
17.3.4. Intégration des dispositifs IoT dans le suivi continu des indicateurs de santé avec l'IA 

17.4. L'IA dans la Planification et l'Exécution des Procédures Médicales 

17.4.1. Utilisation de systèmes d'IA pour optimiser la planification des interventions chirurgicales et des procédures médicales 
17.4.2. Mise en œuvre de l'IA dans la simulation et la pratique des procédures chirurgicales 
17.4.3. Utilisation de l'IA pour améliorer la précision et l'efficacité des procédures médicales 
17.4.4. Application de l'IA à la coordination et à la gestion des ressources chirurgicales 

17.5. Algorithmes d'apprentissage automatique pour la mise en place de traitements thérapeutiques 

17.5.1. Utilisation de machine learning pour développer des protocoles de traitement personnalisés 
17.5.2. Mise en œuvre d'algorithmes prédictifs pour la sélection de thérapies efficaces 
17.5.3. Développement de systèmes d'IA pour l'adaptation des traitements en temps réel 
17.5.4. Application de l'IA à l'analyse de l'efficacité de différentes options thérapeutiques 

17.6. Adaptabilité et mise à jour continue des protocoles thérapeutiques à l'aide de l'IA 

17.6.1. Mise en œuvre de systèmes d'IA pour la révision et la mise à jour dynamiques des traitements 
17.6.2. Utilisation de l'IA pour l'adaptation des protocoles thérapeutiques aux nouvelles découvertes et données 
17.6.3. Développement d'outils d'IA pour la personnalisation continue des traitements 
17.6.4. Intégration de l'IA dans la réponse adaptative à l'évolution de l'état des patients 

17.7. Optimisation des services de santé grâce à la technologie de l'IA 

17.7.1. Utilisation de l'IA pour améliorer l'efficacité et la qualité des services de santé 
17.7.2. Mise en œuvre de systèmes d'IA pour la gestion des ressources de santé 
17.7.3. Développement d'outils d'IA pour l'optimisation des flux de travail dans les hôpitaux 
17.7.4. Application de l'IA à la réduction des temps d'attente et à l'amélioration des soins aux patients 

17.8. Application de l'IA à la réponse aux urgences sanitaires 

17.8.1. Mise en œuvre de systèmes d'IA pour la gestion rapide et efficace des crises sanitaires 
17.8.2. Utilisation de l'IA pour optimiser l'affectation des ressources dans les situations d'urgence 
17.8.3. Développement d'outils d'IA pour la prévision et la réponse aux épidémies 
17.8.4. Intégration de l'IA dans les systèmes d'alerte et de communication en cas d'urgence sanitaire 

17.9. Collaboration interdisciplinaire dans les traitements assistés par l'IA 

17.9.1. Encourager la collaboration entre différentes spécialités médicales à l'aide de systèmes d'IA 
17.9.2. Utiliser l'IA pour intégrer les connaissances et les techniques de différentes disciplines dans le traitement 
17.9.3. Développement de plateformes d'IA pour faciliter la communication et la coordination interdisciplinaires 
17.9.4. Mise en œuvre de l'IA dans la création d'équipes de traitement multidisciplinaires 

17.10. Expériences réussies de l'IA dans le traitement des maladies 

17.10.1. Analyse des expériences réussies d'utilisation de l'IA pour le traitement efficace des maladies 
17.10.2. Évaluation de l'impact de l'IA sur l'amélioration des résultats des traitements 
17.10.3. Documentation d'expériences innovantes dans l'utilisation de l'IA dans différents domaines médicaux 
17.10.4. Discussion des progrès et des défis dans la mise en œuvre de l'IA dans le traitement médical 

Module 18. Personnalisation de la santé grâce à l'IA 

18.1. Applications de l'IA en génomique pour la médecine personnalisée 

18.1.1. Développement d'algorithmes d'IA pour l'analyse des séquences génétiques et de leur relation avec les maladies 
18.1.2. Utilisation de l'IA dans l'identification de marqueurs génétiques pour des traitements personnalisés 
18.1.3. Mise en œuvre de l'IA pour l'interprétation rapide et précise des données génomiques 
18.1.4. Outils d'IA pour corréler les génotypes avec la réponse aux médicaments 

18.2. L'IA dans la pharmacogénomique et la conception de médicaments 

18.2.1. Développement de modèles d'IA pour prédire l'efficacité et la sécurité des médicaments 
18.2.2. Utilisation de l'IA pour l'identification de cibles thérapeutiques et la conception de médicaments 
18.2.3. Application de l'IA à l'analyse des interactions gène-médicament pour la personnalisation des traitements 
18.2.4. Mise en œuvre d'algorithmes d'IA pour accélérer la découverte de médicaments 

18.3. Suivi personnalisé à l'aide de dispositifs intelligents et de l'IA 

18.3.1. Développement d'appareils portatifs dotés d'IA pour le suivi continu d'indicateurs de santé 
18.3.2. Utilisation de l'IA dans l'interprétation des données collectées par les dispositifs intelligents 
18.3.3. Mise en œuvre de systèmes d'alerte précoce fondés sur l'IA pour les problèmes de santé 
18.3.4. Outils d'IA pour la personnalisation des recommandations en matière de mode de vie et de santé 

18.4. Systèmes d'aide à la décision clinique avec IA 

18.4.1. Mise en œuvre de l'IA pour aider les cliniciens à prendre des décisions cliniques 
18.4.2. Développement de systèmes d'IA fournissant des recommandations fondées sur des données cliniques 
18.4.3. Utilisation de l'IA dans l'évaluation des risques/bénéfices de différentes options thérapeutiques 
18.4.4. Outils d'IA pour l'intégration et l'analyse en temps réel des données de santé 

18.5. Tendances en matière de personnalisation de la santé grâce à l'IA 

18.5.1. Analyse des dernières tendances en matière d'IA pour la personnalisation des soins de santé 
18.5.2. Utilisation de l'IA dans le développement d'approches préventives et prédictives dans les soins de santé 
18.5.3. Mise en œuvre de l'IA pour adapter les plans de santé aux besoins individuels 
18.5.4. Exploration de nouvelles technologies d'IA dans le domaine des soins de santé personnalisés 

18.6. Progrès de la robotique chirurgicale assistée par l'IA 

18.6.1. Développement de robots chirurgicaux alimentés par l'IA pour des procédures précises et peu invasives 
18.6.2. Utilisation de l'IA pour améliorer la précision et la sécurité des chirurgies assistées par robot 
18.6.3. Mise en œuvre de systèmes d'IA pour la planification chirurgicale et la simulation d'opérations 
18.6.4. Progrès dans l'intégration du feedback tactile et visuel dans la robotique chirurgicale avec l'IA 

18.7. Développement de modèles prédictifs pour une pratique clinique personnalisée 

18.7.1. Utilisation de l'IA pour créer des modèles prédictifs de maladies basés sur des données individuelles 
18.7.2. Mise en œuvre de l'IA dans la prédiction des réponses au traitement 
18.7.3. Développement d'outils d'IA pour anticiper les risques sanitaires 
18.7.4. Application de la modélisation prédictive à la planification des interventions préventives 

18.8. L'IA dans la gestion et le traitement personnalisés de la douleur 

18.8.1. Développement de systèmes d'IA pour l'évaluation et la gestion personnalisée de la douleur 
18.8.2. Utilisation de l'IA dans l'identification des schémas de douleur et des réponses aux traitements 
18.8.3. Mise en œuvre d'outils d'IA pour la personnalisation des thérapies contre la douleur 
18.8.4. Application de l'IA au suivi et à l'ajustement des plans de traitement de la douleur 

18.9. Autonomie du Patient et Implication Active dans la Personnalisation 

18.9.1. Promouvoir l'autonomie des patients grâce à des outils d'IA pour la gestion de leurs soins de santé 
18.9.2. Développement de systèmes d'IA permettant aux patients de prendre des décisions 
18.9.3. Utilisation de l'IA pour fournir des informations et une éducation personnalisées aux patients 
18.9.4. Outils d'IA facilitant la participation active des patients à leurs soins 

18.10. Intégration de l'IA dans les dossiers médicaux électroniques 

18.10.1. Mise en œuvre de l'IA pour l'analyse et la gestion efficace des dossiers médicaux électroniques 
18.10.2. Développement d'outils d'IA pour l'extraction d’insights cliniques à partir des dossiers électroniques 
18.10.3. Utilisation de l'IA pour améliorer l'exactitude et l'accessibilité des données dans les dossiers médicaux 
18.10.4. Application de l'IA pour corréler les données des dossiers médicaux avec les plans de traitement 

Module 19. Analyse des Big Data dans le secteur de la santé avec l'IA 

19.1. Principes fondamentaux du Big Data dans le domaine de la santé 

19.1.1. L'explosion des données dans le domaine de la santé 
19.1.2. Concept de Big Data et principaux outils 
19.1.3. Applications du Big Data dans le domaine de la santé 

19.2. Traitement de texte et analyse des données de santé 

19.2.1. Concepts du traitement du langage naturel 
19.2.2. Techniques d’embeding 
19.2.3. Application du traitement du langage naturel dans le domaine de la santé 

19.3. Méthodes avancées d'extraction de données dans le domaine de la santé 

19.3.1. Exploration de techniques innovantes pour la recherche efficace de données dans le domaine de la santé 
19.3.2. Élaboration de stratégies avancées pour l'extraction et l'organisation d'informations dans le domaine de la santé 
19.3.3. Mise en œuvre de méthodes adaptatives et personnalisées de recherche de données pour divers contextes cliniques 

19.4. Évaluation de la qualité dans l'analyse des données de santé 

19.4.1. Élaboration d'indicateurs pour une évaluation rigoureuse de la qualité des données dans le domaine de la santé 
19.4.2. Mise en œuvre d'outils et de protocoles pour garantir la qualité des données utilisées dans les analyses cliniques 
19.4.3. Évaluation continue de l'exactitude et de la fiabilité des résultats des projets d'analyse des données de santé 

19.5. L'exploration de données et l'apprentissage automatique dans les soins de santé 

19.5.1. Principales méthodologies d'exploration de données 
19.5.2. Intégration des données de santé 
19.5.3. Détection de modèles et d'anomalies dans les données de santé 

19.6. Domaines innovants du Big Data et de l'IA dans les soins de santé 

19.6.1. Exploration de nouvelles frontières dans l'application du Big Data et de l'IA pour transformer le secteur de la santé 
19.6.2. Identifier des opportunités innovantes pour l'intégration des technologies du Big Data et de l'IA dans les pratiques médicales 
19.6.3. Développer des approches de pointe pour maximiser le potentiel du Big Data et de l'IA dans les soins de santé 

19.7. Collecte et prétraitement des données médicales 

19.7.1. Développement de méthodologies efficaces pour la collecte de données médicales dans des contextes cliniques et de recherche 
19.7.2. Mise en œuvre de techniques avancées de prétraitement pour optimiser la qualité et l'utilité des données médicales 
19.7.3. Conception de stratégies de collecte et de prétraitement garantissant la confidentialité et le respect de la vie privée des informations médicales 

19.8. Visualisation et communication des données dans les soins de santé 

19.8.1. Conception d'outils de visualisation innovants dans le domaine de la santé 
19.8.2. Stratégies créatives de communication en matière de santé 
19.8.3. Intégration des technologies interactives dans le domaine de la santé 

19.9. Sécurité des données et gouvernance dans le secteur de la santé 

19.9.1. Élaboration de stratégies globales de sécurité des données pour protéger la confidentialité et la vie privée dans le secteur de la santé 
19.9.2. Mise en œuvre de cadres de gouvernance efficaces pour garantir une gestion éthique et responsable des données dans les environnements médicaux 
19.9.3. Concevoir des politiques et des procédures pour garantir l'intégrité et la disponibilité des données médicales, en relevant les défis spécifiques au secteur de la santé. 

19.10. Applications pratiques du Big Data dans le domaine de la santé 

19.10.1. Développer des solutions spécialisées pour gérer et analyser de grands ensembles de données dans les milieux de la santé 
19.10.2. Utilisation d'outils pratiques basés sur le Big Data pour soutenir la prise de décision clinique 
19.10.3. Appliquer des approches innovantes en matière de Big Data pour relever des défis spécifiques dans le secteur des soins de santé. 

Module 20. Éthique et réglementation de l'IA médicale 

20.1. Principes éthiques dans l'utilisation de l'IA en médecine 

20.1.1. Analyse et adoption de principes éthiques dans le développement et l'utilisation de systèmes d'IA médicaux 
20.1.2. Intégration des valeurs éthiques dans la prise de décision assistée par l'IA dans des contextes médicaux 
20.1.3. Établissement de lignes directrices éthiques pour garantir une utilisation responsable de l'intelligence artificielle en médecine 

20.2. Confidentialité des données et consentement dans les contextes médicaux 

20.2.1. Élaboration de politiques de confidentialité pour protéger les données sensibles dans les applications médicales de l'IA 
20.2.2. Garantir un consentement éclairé lors de la collecte et de l'utilisation de données à caractère personnel dans le contexte médical 
20.2.3. Mettre en œuvre des mesures de sécurité pour protéger la vie privée des patients dans les environnements d'IA médicale 

20.3. Éthique dans la recherche et le développement de systèmes d'IA médicale 

20.3.1. Évaluation éthique des protocoles de recherche dans le cadre du développement de systèmes d'IA médicale 
20.3.2. Garantir la transparence et la rigueur éthique dans les phases de développement et de validation des systèmes d'IA médicale 
20.3.3. Considérations éthiques dans la publication et le partage des résultats dans le domaine de l'IA médicale 

20.4. Impact social et responsabilité dans l'IA médicale 

20.4.1. Analyse de l'impact social de l'IA dans la prestation de soins de santé 
20.4.2. Élaboration de stratégies d'atténuation des risques et de responsabilité éthique dans les applications de l'IA en médecine 
20.4.3. Évaluation continue de l'impact sociétal et adaptation des systèmes d'IA pour contribuer positivement à la santé publique 

20.5. Développement durable de l'IA dans le secteur de la santé 

20.5.1. Intégration de pratiques durables dans le développement et la maintenance des systèmes d'IA dans le secteur de la santé 
20.5.2. Évaluation de l'impact environnemental et économique des technologies d'IA dans le secteur de la santé 
20.5.3. Élaboration de modèles commerciaux durables pour assurer la continuité et l'amélioration des solutions d'IA dans le secteur de la santé 

20.6. Gouvernance des données et cadres réglementaires internationaux dans le domaine de l'IA médicale 

20.6.1. Élaboration de cadres de gouvernance pour la gestion éthique et efficace des données dans les applications d'IA médicale 
20.6.2. Adaptation aux normes et réglementations internationales pour garantir la conformité éthique et juridique 
20.6.3. Participation active aux initiatives internationales visant à établir des normes éthiques dans le développement des systèmes d'IA médicale 

20.7. Économie de l'IA dans le secteur de la santé 

20.7.1. Analyse des implications économiques et des coûts-bénéfices de la mise en œuvre des systèmes d'IA dans le domaine des soins de santé 
20.7.2. Élaboration de modèles d'entreprise et de financement pour faciliter l'adoption des technologies d'IA dans le secteur de la santé 
20.7.3. Évaluation de l'efficacité économique et de l'équité dans l'accès aux services de santé pilotés par l'IA 

20.8. Conception centrée sur l'homme des systèmes d'IA médicale 

20.8.1. Intégration des principes de conception centrée sur l'homme pour améliorer la convivialité et l'acceptabilité des systèmes d'IA médicale 
20.8.2. Implication des professionnels de la santé et des patients dans le processus de conception pour garantir la pertinence et l'efficacité des solutions 
20.8.3. Évaluation continue de l'expérience et du retour d'information des utilisateurs afin d'optimiser l'interaction avec les systèmes d'IA dans les environnements médicaux 

20.9. Équité et transparence dans l'apprentissage automatique médical 

20.9.1. Développement de modèles d'apprentissage automatique en médecine qui favorisent l'équité et la transparence 
20.9.2. Mise en œuvre de pratiques visant à atténuer les préjugés et à garantir l'équité dans l'application des algorithmes d'IA aux soins de santé 
20.9.3. Évaluation continue de l'équité et de la transparence dans le développement et le déploiement de solutions d'apprentissage automatique en médecine 

20.10. Sécurité et politique dans la mise en œuvre de l'IA en médecine 

20.10.1. Développement de politiques de sécurité pour protéger l'intégrité et la confidentialité des données dans les applications médicales de l'IA 
20.10.2. Mise en œuvre de mesures de sécurité dans le déploiement de systèmes d'IA afin de prévenir les risques et de garantir la sécurité des patients 
20.10.3. Évaluation continue des politiques de sécurité pour s'adapter aux avancées technologiques et aux nouveaux défis dans la mise en œuvre de l'IA en médecine 

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