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Module 1. Les principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle

1.1. Histoire de l'Intelligence Artificielle

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

1.2. L'Intelligence Artificielle dans les jeux

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

1.3. Réseaux neuronaux

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

1.4. Algorithmes génétiques

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

1.5. Thésaurus, vocabulaires, taxonomies

1.5.1. Vocabulaire
1.5.2. Taxonomie
1.5.3. Thésaurus
1.5.4. Ontologies
1.5.5. Représentation 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. Intégrations: 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. Créer une personnalité: langage, 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, inférences statistiques
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. Quantitatif: données continues et données discrètes
2.2.1.2. Qualitatif: 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 supervisés

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

3.9. Modèles supervisés

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

3.10. Outils et bonnes pratiques

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

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

4.1. Inférence statistique

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

4.2. Analyse exploratoire

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

4.3. Préparations des données

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

4.4. Valeurs manquantes

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

4.5. Bruit dans les données

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

4.6. La malédiction de la dimensionnalité

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

4.7. Des attributs continus aux attributs discrets

4.7.1. Données continues ou discrètes
4.7.2. Processus de discrétisation

4.8. Les données

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

4.9. Sélection des instances

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

4.10. 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. Méthode de capture des données
6.3.4. Méthodes d'acquisition des informations
6.3.5. Méthodes d'acquisition des connaissances

6.4. Représentation de la connaissance

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

6.5. Ontologies

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

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

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

6.7. Le web sémantique

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

6.8. Autres modèles de représentation de la connaissance

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

6.9. Évaluation et intégration des représentations de la connaissance

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

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

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

Module 7. Apprentissage automatique et exploration des données

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

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

7.2. Exploration et prétraitement des données

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

7.3. Arbres de décision

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

7.4. Évaluation des classificateurs

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

7.5. Règles de classification

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

7.6. Réseaux neuronaux

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

7.7. Méthodes bayésiennes

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

7.8. Modèles de régression et de réponse continue

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

7.9. Clustering

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

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

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

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

8.1. Apprentissage profond

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

8.2. Opérations

8.2.1. Somme
8.2.2. Produit
8.2.3. Transfert

8.3. Couches

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

8.4. Liaison des couches et opérations

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

8.5. Construction du premier réseau neuronal

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

8.6. Entraîneur et optimiseur

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

8.7. Application des principes des réseaux neuronaux

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

8.8. Des neurones biologiques aux neurones artificiels

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

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

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

8.10. Hyperparamètres de Fine tuning des Réseaux Neuronaux

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

Module 9. Entraînement de Réseaux neuronaux profonds

9.1. Problèmes de gradient

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

9.2. Réutilisation des couches pré-entraînées

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

9.3. Optimisateurs

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

9.4. Programmation du taux de d'apprentissage

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

9.5. Surajustement

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

9.6. Lignes directrices pratiques

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

9.7. Transfer Learning

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

9.8. Data Augmentation

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

9.9. Application pratique du Transfer Learning

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

9.10. Régularisation

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

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

10.1. TensorFlow

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

10.2. TensorFlow et NumPy

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

10.3. Personnalisation des modèles et des algorithmes d'apprentissage

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

10.4. Fonctions et graphiques TensorFlow

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

10.5. Chargement des données et prétraitement avec TensorFlow

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

10.6. L'API tfdata

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

10.7. Le format TFRecord

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

10.8. Couches de prétraitement Keras

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

10.9. Le projet TensorFlow Datasets

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

10.10. Construire une application de Deep Learning avec TensorFlow

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

Module 11. Deep Computer Vision avec des 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 d’un modèle Transformers pour la vision

12.8. Bibliothèque de Transformers de Hugging Face

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

12.9. Autres bibliothèques de Transformers. Comparaison

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

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

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

Module 13. Autoencodeurs, GAN et Modèles de Diffusion

13.1. Représentation des données efficaces

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

13.2. Réalisation de PCA avec un codeur automatique linéaire incomplet

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

13.3. Codeurs automatiques empilés

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

13.4. Auto-encodeurs convolutifs

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

13.5. Suppression du bruit des codeurs automatiques

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

13.6. Codeurs automatiques dispersés

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

13.7. Codeurs automatiques variationnels

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

13.8. Génération d'images MNIST à la mode

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

13.9. Réseaux adversatifs génératifs et modèles de diffusion

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

13.10. Implémentation des modèles

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

Module 14. Informatique bio-inspirée

14.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée

14.1.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée

14.2. Algorithmes d'adaptation sociale

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

14.3. Algorithmes génétiques

14.3.1. Structure générale
14.3.2. Implantations des principaux opérateurs

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

14.4.1. Algorithme CHC
14.4.2. Problèmes multimodaux

14.5. Modèles de calcul évolutif (I)

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

14.6. Modèles de calcul évolutif (II)

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

14.7. Programmation évolutive appliquée aux problèmes d'apprentissage

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

14.8. Problèmes multi-objectifs

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

14.9. Réseaux neuronaux (I)

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

14.10. Réseaux neuronaux (II)

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

Module 15. Intelligence Artificielle: Stratégies et applications

15.1. Services financiers

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

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

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

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

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

15.4. Retail

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

15.5. Industrie

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

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

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

15.7. Administration publique

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

15.8. Éducation

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

15.9. Sylviculture et agriculture

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

15.10. Ressources Humaines

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

Module 16. Améliorer la productivité dans le développement de logiciels avec l' IA

16.1. Préparer l'environnement de développement approprié

16.1.1. Sélection des outils essentiels au développement de l'IA
16.1.2. Configuration des outils choisis
16.1.3. Mise en place de pipelines CI/CD adaptés aux projets d'IA
16.1.4. Gestion efficace des dépendances et des versions dans les environnements de développement

16.2. Extensions IA essentielles pour le Visual Studio Code

16.2.1. Exploration et sélection des extensions IA pour Visual Studio Code
16.2.2. Intégration d'outils d'analyse statique et dynamique dans l'IDE
16.2.3. Automatisation des tâches répétitives avec des extensions spécifiques
16.2.4. Personnalisation de l'environnement de développement pour améliorer l'efficacité

16.3. Conception No-code d'interfaces utilisateur avec Flutterflow

16.3.1. Principes de la conception No-code et son application dans les interfaces utilisateurs
16.3.2. Incorporation d'éléments d'IA dans la conception d'interfaces visuelles
16.3.3. Outils et plateformes pour la création No-code d'interfaces intelligentes
16.3.4. Évaluation et amélioration continue des interfaces No-code avec IA

16.4. Optimisation du code à l'aide de ChatGPT

16.4.1. Identification du code dupliqué
16.4.2. Refactoriser
16.4.3. Créer un code lisible
16.4.4. Comprendre ce que fait le code
16.4.5. Améliorer le nom des variables et des fonctions
16.4.6. Créer une documentation automatique

16.5. Gestion des dépôts IA à l'aide de ChagGPT

16.5.1. Automatisation des processus de contrôle de version avec des techniques d'IA
16.5.2. Détection et résolution automatique des conflits dans les environnements collaboratifs
16.5.3. Analyse prédictive des changements et des tendances dans les dépôts de code
16.5.4. Amélioration de l'organisation et de la catégorisation des dépôts grâce à l'IA

16.6. Intégration de l'IA dans la gestion des bases de données avec AskYourDatabase

16.6.1. Optimisation des requêtes et des performances à l'aide de techniques d'IA
16.6.2. Analyse prédictive des modèles d'accès aux bases de données
16.6.3. Mise en œuvre de systèmes de recommandation pour optimiser la structure des bases de données
16.6.4. Surveillance et détection proactives des problèmes potentiels de la base de données

16.7. Recherche d'erreurs et création de tests unitaires avec l'IA à l'aide de ChatGPT

16.7.1. Génération automatique de cas de test à l'aide de techniques d'IA
16.7.2. Détection anticipée des vulnérabilités et des bogues grâce à l'analyse statique avec l'IA
16.7.3. Amélioration de la couverture des tests en identifiant les zones critiques par l'IA

16.8. Pair Programming avec GitHub Copilot

16.8.1. Intégration et utilisation efficace de GitHub Copilot dans les sessions de Pair Programming
16.8.2. Intégration Amélioration de la communication et de la collaboration entre les développeurs avec GitHub Copilot
16.8.3. Intégration Stratégies pour tirer le meilleur parti des indices de code générés par GitHub Copilot
16.8.4. Intégration Études de cas et meilleures pratiques dans la Pair Programming assistée par l'IA

16.9. Traduction automatique entre langages de programmation à l'aide de ChatGPT

16.9.1. Outils et services de traduction automatique spécifiques aux langues de programmation
16.9.2. Adaptation des algorithmes de traduction automatique aux contextes de développement
16.9.3. Améliorer l'interopérabilité entre différentes langues grâce à la traduction automatique
16.9.4. Évaluation et atténuation des défis et contraintes potentiels de la traduction automatique

16.10. Outils d'IA recommandés pour améliorer la productivité

16.10.1. Analyse comparative des outils d'IA pour le développement de logiciels
16.10.2. Intégration des outils d'IA dans les flux de travail
16.10.3. Automatisation des tâches routinières à l'aide d'outils d'IA
16.10.4. Évaluation et sélection des outils en fonction du contexte et des exigences du projet

Module 17. Architecture logicielle avec IA

17.1. Optimiser et gérer les performances des outils d'IA avec l'aide de ChatGPT

17.1.1. Analyser et profiler les performances des outils d'IA
17.1.2. Stratégies d'optimisation des algorithmes et modèles d'IA
17.1.3. Implémentation de techniques de caching et de parallélisation pour améliorer les performances
17.1.4. Outils et méthodologies pour le contrôle continu des performances en temps réel

17.2. Évolutivité des applications d'IA à l'aide de ChatGPT

17.2.1. Conception d'architectures évolutives pour les applications d'IA
17.2.2. Implémentation de techniques de partitionnement et de répartition de charge
17.2.3. Gestion du flux de travail et de la charge de travail dans les systèmes évolutifs
17.2.4. Stratégies d'expansion horizontale et verticale dans des environnements à demande variable

17.3. Maintenabilité des applications d'IA à l'aide de ChatGPT

17.3.1. Principes de conception pour faciliter la maintenabilité dans les projets d'IA
17.3.2. Stratégies de documentation spécifiques pour les modèles et algorithmes d'IA
17.3.3. Implémentation de tests unitaires et d'intégration pour faciliter la maintenance
17.3.4. Méthodes de remaniement et d'amélioration continue des systèmes avec des composants d'IA

17.4. Conception des systèmes de grande échelle

17.4.1. Principes architecturaux pour la conception de systèmes à grande échelle
17.4.2. Décomposition des systèmes complexes en microservices
17.4.3. Implémentation de modèles de conception spécifiques aux systèmes distribués
17.4.4. Stratégies de gestion de la complexité dans les architectures à grande échelle avec des composants IA

17.5. Entreposage de données à grande échelle pour les outils d'IA

17.5.1. Sélection de technologies de stockage de données évolutives
17.5.2. Conception de schémas de base de données pour un traitement efficace de grands volumes de données
17.5.3. Stratégies de partitionnement et de réplication dans les environnements de stockage de données massives
17.5.4. Implémentation de systèmes de gestion des données pour garantir l'intégrité et la disponibilité dans les projets d'IA

17.6. Structures des dates d’IA à l'aide de ChatGPT

17.6.1. Adaptation des structures de données classiques en vue de leur utilisation dans les algorithmes d'IA
17.6.2. Conception et optimisation de structures de données spécifiques avec ChatGPT
17.6.3. Intégration de structures de données efficaces dans des systèmes à forte intensité de données
17.6.4. Stratégies de manipulation et de stockage de données en temps réel dans les structures de données d'IA

17.7. Algorithmes de programmation pour les produits d'IA

17.7.1. Développement et Implémentation d'algorithmes spécifiques aux applications de l'IA
17.7.2. Stratégies de sélection des algorithmes en fonction du type de problème et des exigences du produit
17.7.3. Adaptation d'algorithmes classiques en vue de leur intégration dans des systèmes d'Intelligence Artificielle
17.7.4. Évaluation et comparaison des performances de différents algorithmes dans des contextes de développement de l'IA

17.8. Modèles de conception pour le développement de l'IA

17.8.1. Identification et application de modèles de conception communs dans les projet avec des composants IA
17.8.2. Développement de modèles spécifiques pour l'intégration de modèles et d'algorithmes dans les systèmes existants
17.8.3. Stratégies d'implémentation de patrons pour améliorer la réutilisabilité et la maintenabilité dans les projets d'IA
17.8.4. Études de cas et meilleures pratiques dans l'application des modèles de conception dans les architectures d'IA

17.9. Implémentation d'une clean architecture à l'aide de ChatGPT

17.9.1. Principes et concepts fondamentaux de la Clean Architecture
17.9.2. Adaptation de la Clean Architecture aux projets avec des composants d'IA
17.9.3. Implémentation des couches et des dépendances dans les systèmes d'architecture propre
17.9.4. Avantages et défis de l'Implémentation de la Clean Architecture dans le développement de logiciels avec IA

17.10. Développer des logiciels sécurisés dans les applications web avec DeepCode

17.10.1. Principes de sécurité dans le développement de logiciels avec des composants IA
17.10.2. Identification et atténuation des vulnérabilités potentielles dans les modèles et algorithmes d'IA
17.10.3. Implémentation de pratiques de développement sécurisées dans les applications web dotées de fonctionnalités d'Intelligence Artificielle
17.10.4. Stratégies de protection des données sensibles et de prévention des attaques dans les projets d'IA

Module 18. Projets Web avec IA

18.1. Préparation de l'Environnement de Travail pour le Développement Web par l'AI

18.1.1. Configuration des environnements de développement web pour les projets avec l'Intelligence Artificielle
18.1.2. Sélection et préparation des outils essentiels au développement de Web l'IA
18.1.3. Intégration de bibliothèques et de frameworks spécifiques pour les projets web avec l'intelligence artificielle
18.1.4. Mise en œuvre des meilleures pratiques dans la configuration des environnements de développement collaboratif

18.2. Création d'un Workspace pour les Projets d'IA avec GitHub Copilot

18.2.1. Conception et organisation efficaces des workspaces pour les projets web avec des composants d'intelligence artificielle
18.2.2. Utilisation d'outils de gestion de projet et de contrôle de version dans le workspace
18.2.3. Stratégies de collaboration et de communication efficaces au sein de l'équipe de développement
18.2.4. Adapter le workspace aux besoins spécifiques des projets web avec IA

18.3. Modèles de Conception dans les Produits avec GitHub Copilot

18.3.1. Identification et application de modèles de conception communs dans les interfaces utilisateur avec des éléments d'intelligence artificielle
18.3.2. Développement de modèles spécifiques pour améliorer l'expérience de l'utilisateur dans les projets web avec IA
18.3.3. Intégration de modèles de conception dans l'architecture générale des projets web avec Intelligence Artificielle
18.3.4. Évaluation et sélection des modèles de conception appropriés en fonction du contexte du projet

18.4. Développement du Frontend avec GitHub Copilot

18.4.1. Intégration de modèles d'IA dans la couche de présentation des projets web
18.4.2. Développement d'interfaces utilisateur adaptatives avec des éléments d'intelligence artificielle
18.4.3. Mise en œuvre de fonctionnalités de traitement du langage naturel (NLP) dans le Frontend
18.4.4. Stratégies d'optimisation des performances dans le développement du Frontend avec l'IA

18.5. Création d'une Base de Données à l'aide de GitHub Copilot

18.5.1. Sélection des technologies de base de données pour les projets web avec intelligence artificielle
18.5.2. Conception de schémas de base de données pour le stockage et la gestion de données liées à l'IA
18.5.3. Mise en œuvre de systèmes de stockage efficaces pour les grands volumes de données générés par les modèles d'IA
18.5.4. Stratégies de sécurité et de protection des données sensibles dans les bases de données des projets web d'IA

18.6. Développement du Backend avec GitHub Copilot

18.6.1. Intégration des services et modèles d'IA dans la logique métier du Backend
18.6.2. Développement des API et des endpoints spécifiques pour la communication entre le Frontend et les composants d'IA
18.6.3. Mise en œuvre d'une logique de traitement des données et de prise de décision dans le Backend avec Intelligence Artificielle
18.6.4. Stratégies d'extensibilité et de performance dans le développement du Backend des projets web avec IA

18.7. Optimiser le Processus de Déploiement de votre Web

18.7.1. Automatiser le processus de construction et de déploiement des projets web avec ChatGPT
18.7.2. Mise en place de pipelines CI/CD adaptés aux applications web avec Github Copilot
18.7.3. Stratégies pour une gestion efficace des versions et des mises à jour dans les déploiements continus
18.7.4. Suivi et analyse post-déploiement pour l'amélioration continue du process

18.8. L'IA dans l'Informatique en Nuage

18.8.1. Intégration des services d'Intelligence Artificielle dans les plateformes de l'informatique en nuage
18.8.2. Développement de solutions évolutives et distribuées à l'aide de services en nuage dotés de capacités d'IA
18.8.3. Stratégies de gestion efficace des ressources et des coûts dans les environnements en nuage avec des applications web à IA
18.8.4. Évaluation et comparaison des fournisseurs de services en nuage pour les projets Web avec Intelligence Artificielle

18.9. Création d'un Projet avec IA pour les Environnements LAMP avec l'aide de ChatGPT

18.9.1. Adaptation des projets web basés sur la pile LAMP pour inclure des composants d'Intelligence Artificielle
18.9.2. Intégrer les bibliothèques et les frameworks spécifiques de l'IA dans les environnements LAMP
18.9.3. Développement de fonctionnalités d'IA qui complètent l'architecture LAMP traditionnelle
18.9.4. Stratégies d'optimisation et de maintenance des projets web avec IA dans les environnements LAMP

18.10. Création d'un Projet d'IA pour les Environnements MEVN à l'aide de ChatGPT

18.10.1. Intégration des technologies et des outils de la pile MEVN avec les composants d'Intelligence Artificielle
18.10.2. Développement d'applications web modernes et évolutives dans les environnements MEVN avec des capacités d'IA
18.10.3. Mise en œuvre de fonctionnalités de traitement des données et d'apprentissage automatique dans les projets MEVN
18.10.4. Stratégies d'amélioration des performances et de la sécurité des applications web basées sur l'IA dans les environnements MEVN

Module 19. Applications mobiles avec IA

19.1. Préparation de l'Environnement de Travail pour le Développement mobiles par l'AI

19.1.1. Configuration des environnements de développement mobiles pour les projets avec l'Intelligence Artificielle
19.1.2. Sélection et préparation des outils spécifiques pour le développement d'applications mobiles avec l'IA
19.1.3. Intégrer les bibliothèques et les frameworks de l'IA dans les environnements de développement mobile
19.1.4. Configuration d'émulateurs et d'appareils réels pour tester les applications mobiles avec des composants d'Intelligence Artificielle

19.2. Création d'un Workspace avec GitHub Copilot

19.2.1. Intégration de GitHub Copilot dans les environnements de développement mobile
19.2.2. Utilisation efficace de GitHub Copilot pour la génération de code dans les projets IA
19.2.3. Stratégies de collaboration entre développeurs lors de l'utilisation de GitHub Copilot dans le workspace
19.2.4. Bonnes pratiques et limites de l'utilisation de GitHub Copilot dans le développement d'applications mobiles d'IA

19.3. Configuration de Firebase

19.3.1. Configuration initiale d'un projet Firebase pour le développement mobile
19.3.2. Intégration de Firebase dans des applications mobiles avec des fonctionnalités d'Intelligence Artificielle
19.3.3. Utilisation des services Firebase comme base de données, authentification et notifications dans les projets d'IA
19.3.4. Stratégies de gestion des données et des événements en temps réel dans les applications mobiles avec Firebase

19.4. Concepts Clean Architecture, des DataSources et des Repositories

19.4.1. Principes fondamentaux de la Clean Architecture dans le développement mobile avec AI
19.4.2. Implémentation des couches DataSources et Repositories avec GitHub Copilot
19.4.3. Conception et structuration des composants dans les projets mobiles avec GitHub Copilot
19.4.4. Avantages et défis de l'implémentation d'une Clean Architecture dans les applications mobiles avec IA

19.5. Créer un Écran d'Authentification avec GitHub Copilot

19.5.1. Conception et développement d'interfaces utilisateur pour les écrans d'authentification dans les applications mobiles avec IA
19.5.2. Intégration des services d'authentification avec Firebase sur l'écran de connexion
19.5.3. Utilisation de techniques de sécurité et de protection des données dans l'écran d'authentification
19.5.4. Personnalisation et adaptation de l'expérience de l'utilisateur sur l'écran d'authentification

19.6. Création du Dashboard et Navigation avec GitHub Copilot

19.6.1. Conception et développement du Dashboard avec des éléments d'Intelligence Artificielle
19.6.2. Mise en œuvre de systèmes de navigation efficaces dans les applications mobiles avec l'IA
19.6.3. Intégration de fonctionnalités d'IA dans le Dashboard  pour améliorer l'expérience de l'utilisateur

19.7. Création d'un Écran de Listing à l'aide de GitHub Copilot

19.7.1. Développement d'interfaces utilisateur pour les écrans de liste dans les applications mobiles basées sur l'IA
19.7.2. Intégration d'algorithmes de recommandation et de filtrage dans l'écran de liste
19.7.3. Utilisation de modèles de conception pour une présentation efficace des données dans l'écran de liste
19.7.4. Stratégies de chargement efficace de données en temps réel dans l'écran de liste

19.8. Création d'un Écran de Détail avec GitHub Copilot

19.8.1. Conception et développement d'interfaces utilisateur détaillées pour la présentation d'informations spécifiques
19.8.2. Intégration de fonctionnalités d'IA pour enrichir un Écran de Détail
19.8.3. Mise en œuvre d'interactions et d'animations sur l'écran de détail
19.8.4. Stratégies d'optimisation des performances pour le chargement et l'affichage des détails dans les applications mobiles

19.9. Création de l'Écran des Paramètres avec GitHub Copilot

19.9.1. Développement d'interfaces utilisateur pour la configuration et les paramètres dans les applications mobiles avec IA
19.9.2. Intégration des paramètres personnalisés liés aux composants de l'intelligence artificielle
19.9.3. Mise en œuvre d'options de personnalisation et de préférences dans l'écran de configuration
19.9.4. Stratégies de convivialité et de clarté dans la présentation des options de l'écran de settings

19.10. Création d'Icônes, Splash et Ressources Graphiques pour Votre Application avec IA

19.10.1. Concevoir et créer des icônes attrayantes pour représenter l'application mobile IA
19.10.2. Développement d'écrans d'accueil (splash) avec des éléments visuels frappants
19.10.3. Sélection et adaptation des ressources graphiques qui améliorent l'esthétique de l'application mobile
19.10.4. Stratégies de cohérence et de marque visuelle dans les éléments graphiques de l'application avec IA

Module 20. IA pour le QA Testing

20.1. Cycle de vie du Testing

20.1.1. Description et compréhension du cycle de vie du testing de développement de logiciels
20.1.2. Phases du cycle du testing et leur importance dans l'assurance qualité
20.1.3. Intégration de l'intelligence artificielle dans les différentes étapes du cycle de vie du testing
20.1.4. Stratégies d'amélioration continue du cycle de vie du testing par l'utilisation de l'IA

20.2. Test Cases et Détection de bugs avec l'aide de ChatGPT

20.2.1. Conception et rédaction efficaces des cas de test dans le contexte du QA Testing
20.2.2. Identifier les bogues et les erreurs pendant l'exécution des cas de test
20.2.3. Application de techniques de détection anticipée des bogues à l'aide de l'analyse statique
20.2.4. Utilisation d'outils d'Intelligence Artificielle pour l'identification automatique de bogues dan les test cases

20.3. Types de Testing

20.3.1. Exploration des différents types de testing dans le domaine QA
20.3.2. Tests unitaires, d'intégration, fonctionnels et d'acceptation: caractéristiques et applications
20.3.3. Stratégies pour la sélection et la combinaison appropriée des types de tests dans les projets ChatGPT
20.3.4. Adaptation des types de tests conventionnels aux projets ChatGPT

20.4. Créer un Plan de Test avec ChatGPT

20.4.1. Concevoir et structurer un plan de test complet
20.4.2. Identifier les exigences et les scénarios de test dans les projets d'IA
20.4.3. Stratégies de planification des tests manuels et automatisés
20.4.4. Évaluation et ajustement continus du plan de test en fonction de l'évolution du projet

20.5. Détection et signalement des Bugs liés à l'IA

20.5.1. Implémentation de techniques de détection automatique de bogues à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique
20.5.2. Utilisation de ChatGPT pour l'analyse dynamique du code afin de rechercher des bogues potentiels
20.5.3. Stratégies pour la génération automatique de rapports détaillés sur les bogues détectés à l'aide de ChatGPT
20.5.4. Collaboration efficace entre les équipes de développement et QA dans la gestion des bogues identifiés par l'IA

20.6. Créer des Tests Automatisés avec l'IA

20.6.1. Développer des scripts de tests automatisés pour les projets utilisant ChatGPT
20.6.2. Intégration d'outils d'automatisation des tests basés sur l'IA
20.6.3. Utilisation de ChatGPT pour la génération dynamique de cas de test automatisés
20.6.4. Stratégies pour une exécution et une maintenance efficaces des tests automatisés dans les projets d'IA

20.7. API Testing

20.7.1. Concepts fondamentaux des API testing et leur importance dans le QA
20.7.2. Développement de tests pour la vérification des API dans des environnements utilisant ChatGPT
20.7.3. Stratégies de validation des données et des résultats dans les API testing avec ChatGPT
20.7.4. Utilisation d'outils spécifiques pour le testing d'API dans les projets d'intelligence Artificielle

20.8. Outils d'IA pour les Web Testing

20.8.1. Exploration des outils d'intelligence Artificielle pour l'automatisation des tests dans les environnements web
20.8.2. Intégrer les technologies de reconnaissance d'éléments et d'analyse visuelle dans le web testing
20.8.3. Stratégies de détection automatique des changements et des problèmes de performance dans les applications web à l'aide de ChatGPT
20.8.4. Évaluation d'outils spécifiques pour améliorer l'efficacité du web testing avec l'IA

20.9. Mobile Testing  à l'aide de l'IA

20.9.1. Développement de stratégies testing pour les applications mobiles avec des composants d'intelligence Artificielle
20.9.2. Intégration d'outils du testing spécifiques pour les plateformes mobiles basées sur l'IA
20.9.3. Utilisation de ChatGPT pour détecter les problèmes de performance dans les applications mobiles
20.9.4. Stratégies de validation d'interfaces et de fonctions spécifiques d'applications mobiles à l'aide de l'IA

20.10. Outils QA de l'IA

20.10.1. Exploration des outils et plateformes de QA intégrant des fonctionnalités d'Intelligence Artificielle
20.10.2. Évaluation d'outils pour une gestion et une exécution efficaces des tests dans les projets d'IA
20.10.3. Utilisation de ChatGPT pour la génération et l'optimisation de cas de test
20.10.4. Stratégies pour la sélection et l'adoption efficace d'outils de QA dotés de capacités d'IA

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