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Plan d’études

Le Mastère avancé en MBA en Intelligence Artificielle dans la Pratique Clinique de TECH Université Technologique est un programme intensif qui prépare les étudiants à relever des défis et à prendre des décisions commerciales au niveau international. Son contenu est conçu pour favoriser le développement de compétences organisationnelles qui permettent une prise de décision plus rigoureuse dans des environnements incertains.

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

Ce programme aborde en profondeur les principaux domaines de l'Intelligence Artificielle et est conçu pour que les managers comprennent son applicabilité dans la Pratique Clinique d'un point de vue stratégique, international et innovant.

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Module 1. Leadership, Éthique et Responsabilité Sociale des Entreprises
Module 2. Gestion stratégique et Management Directif
Module 3. Gestion des personnes et des talents
Module 4. Gestion économique et financière
Module 5. Gestion des opérations et de la logistique
Module 6. Gestion des systèmes d’information
Module 7. Gestion Commerciale, Marketing Stratégique et Communication d’Entreprise
Module 8. Rechercher du marché, publicité et gestion commerciale
Module 9. Innovation et Gestion de Projets
Module 10. Management Directif
Module 11. Principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle
Module 12. Types et cycle de vie des données
Module 13. Les données de l’Intelligence Artificielle
Module 14. Extraction de données. Sélection, prétraitement et transformation
Module 15. Algorithme et complexité en Intelligence Artificielle
Module 16. Systèmes Intelligents
Module 17. Apprentissage automatique et exploration des données
Module 18. Les Réseaux Neuronaux, la base du Deep Learning
Module 19. Entraînement de réseaux neuronaux profonds
Module 20. Personnaliser les modèles et l’apprentissage avec TensorFlow
Module 21. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs
Module 22. Traitement du langage naturel (NLP) avec les Réseaux Récurrents Naturels (NNN) et l'Attention
Module 23. Autoencodeurs, GANs, et modèles de diffusion
Module 24. Informatique bio-inspirée
Module 25. Intelligence Artificielle: Stratégies et applications
Module 26. Diagnostic dans la pratique clinique à l'aide de l'IA
Module 27. Traitement et prise en charge du patient grâce à l'IA
Module 28. Personnalisation de la santé grâce à l’IA
Module 29. Analyse des Big Data dans le secteur de la santé grâce à l'IA
Module 30. Éthique et réglementation de l'IA médicale

Où, quand et comment cela se déroule?

TECH offre la possibilité de développer ce MBA en Intelligence Artificielle dans la Pratique Clinique entièrement en ligne. Pendant les 2 mois que dure la spécialisation, les étudiants pourront accéder à tous les contenus de ce programme à tout moment, ce qui leur permettra d’autogérer leur temps d'étude.

Module 1. Leadership, Éthique et Responsabilité Sociale des Entreprises

1.1. Mondialisation et Gouvernance

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

1.2. Leadership

1.2.1. Leadership Une approche conceptuelle
1.2.2. Leadership dans les entreprises
1.2.3. L’importance su leader dans la gestion des entreprises

1.3. Cross Cultural Management

1.3.1. Concept de Cross Cultural Management
1.3.2. Contributions à la Connaissance des Cultures Nationales
1.3.3. Gestion de la diversité

1.4. Développement de la gestion et le leadership

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

1.5. Éthique de l’entreprise

1.5.1. Éthique et moralité
1.5.2. Éthique de l’entreprise
1.5.3. Leadership et éthique dans les entreprises

1.6. Durabilité

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

1.7. Responsabilité sociale des entreprises

1.7.1. La dimension internationale de la responsabilité sociale des entreprises
1.7.2. La mise en œuvre de la responsabilité sociale des entreprises
1.7.3. L'impact et la mesure de la responsabilité sociale des entreprises

1.8. Systèmes et outils de gestion responsables

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

1.9. Multinationales et droits de l'homme

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

1.10. Environnement juridique et Corporate Governance

1.10.1. Importation et exportation internationales et exportation
1.10.2. Propriété intellectuelle et industrielle
1.10.3. Droit International du Travail

Module 2. Gestion stratégique et Management Directif

2.1. Analyse et design organisationnel

2.1.1. Cadre conceptuel
2.1.2. Facteurs clés de la conception organisationnelle
2.1.3. Modèles de base des organisations
2.1.4. Design organisationnel: Typologies

2.2. Stratégie d’entreprise

2.2.1. Stratégie d’entreprise concurrentielle
2.2.2. Stratégies de croissance: Typologies
2.2.3. Cadre conceptuel

2.3. Planification et formulation stratégiques

2.3.1. Cadre conceptuel
2.3.2. Éléments de la planification stratégique
2.3.3. Formulation stratégique: Processus de la planification stratégique

2.4. Réflexion stratégique

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

2.5. Diagnostic financier

2.5.1. Concept de diagnostic financier
2.5.2. Les étapes du diagnostic financier
2.5.3. Méthodes d’évaluation du diagnostic financier

2.6. Planification et stratégie

2.6.1. Le plan d’une stratégie
2.6.2. Positionnement stratégique
2.6.3. La stratégie dans l'entreprise

2.7. Modèles et motifs stratégiques

2.7.1. Cadre conceptuel
2.7.2. Modèles stratégiques
2.7.3. Schémas stratégiques: Les Cinq Ps de la Stratégie

2.8. Stratégie concurrentielle

2.8.1. Avantage concurrentiel
2.8.2. Choix d'une stratégie concurrentielle
2.8.3. Stratégies selon le Modèle de l'Horloge Stratégique
2.8.4. Types de stratégies en fonction du cycle de vie du secteur industriel

2.9. Direction stratégique

2.9.1. Concepts de la stratégie
2.9.2. Le processus de la direction stratégique
2.9.3. Approches de la gestion stratégique

2.10. Mise en œuvre de la stratégie

2.10.1. Approche des systèmes et processus d'indicateurs
2.10.2. Carte stratégique
2.10.3. Alignement stratégique

2.11. Management Directif

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

2.12. Communication stratégique

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

Module 3. Gestion des personnes et des talents

3.1. Comportement organisationnel

3.1.1. Le comportement organisationnel Cadre conceptuel
3.1.2. Principaux facteurs du comportement organisationnel

3.2. Les personnes dans les organisations

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

3.3. La direction stratégique des personnes

3.3.1. Gestion stratégique et Ressources Humaines
3.3.2. La direction stratégique des personnes

3.4. Évolution des ressources. Une vision intégrée

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

3.5. Sélection, dynamique de groupe et recrutement des RH

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

3.6. Gestion des ressources humaines basée sur les compétences

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

3.7. Évaluation et gestion des performances

3.7.1. Gestion des performances
3.7.2. Gestion des performances: Objectifs et processus

3.8. Gestion de la formation

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

3.9. Gestion des talents

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

3.10. Innovation dans la gestion des talents et des personnes

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

3.11. Motivation

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

3.12. Employer Branding

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

3.13. Développer des équipes performantes

3.13.1. Les équipes performantes: Équipes auto-gérées
3.13.2. Méthodologies de gestion des équipes autogérées très performantes

3.14. Développement des compétences managériales

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

3.15. Gestion du temps

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

3.16. Gestion du changement

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

3.17. Négociation et gestion des conflits

3.17.1. Négociation
3.17.2. Gestion de conflits
3.17.3. Gestion de crise

3.18. La communication managériale

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

3.19. Gestion des Ressources Humaines et Gestion d’Équipe

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

3.20. Productivité, attraction, rétention et activation des talents

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

3.21. Compensation monétaire vs. non-monétaire

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

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

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

3.23. Gestion des connaissances et du talent

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

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

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

Module 4. Gestion économique et financière

4.1. Environnement économique

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

4.2. Le financement de l'entreprise

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

4.3. Comptabilité de gestion

4.3.1. Concepts de base
4.3.2. Les actifs de l'entreprise
4.3.3. Les passifs de l'entreprise
4.3.4. La valeur nette de l'entreprise
4.3.5. Le compte de résultats

4.4. De la comptabilité générale à la comptabilité analytique

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

4.5. Systèmes d’information et Business Intelligence

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

4.6. Budget et Contrôle de Gestion

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

4.7. Gestion de la trésorerie

4.7.1. Fonds de Roulement Comptable et Besoins en Fonds de Roulement
4.7.2. Calcul des Besoins de Trésorerie d'Exploitation
4.7.3. Credit Management

4.8. Responsabilité fiscale des entreprises

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

4.9. Systèmes de contrôle des entreprises

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

4.10. Gestion Financière

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

4.11. Planification Financière

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

4.12. Stratégie Financière de l'Entreprise

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

4.13. Contexte macroéconomique

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

4.14. Financement Stratégique

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

4.15. Marchés monétaires et des capitaux

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

4.16. Analyse et planification financières

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

4.17. Analyses et résolution de cas/problèmes

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

Module 5. Gestion des opérations et de la logistique

5.1. Direction et gestion des opérations

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

5.2. Organisation industrielle et logistique

5.2.1. Département d’organisation industrielle
5.2.2. Département logistique

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

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

5.4. Structure et types d’approvisionnement

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

5.5. Contrôle économique des achats

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

5.6. Contrôle des opérations de stockage

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

5.7. Gestion stratégique des achats

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

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

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

5.9. Supply Chain management

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

5.10. Interactions de la SCM avec tous les secteurs

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

5.11. Coûts logistiques

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

5.12. Rentabilité et efficacité des chaînes logistiques: KPIs

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

5.13. Gestion des processus

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

5.14. Distribution et logistique des transports

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

5.15. Logistique et clients

5.15.1. Analyse de la demande
5.15.2. Prévision de la demande et ventes
5.15.3. Planification des ventes et des opérations
5.15.4. Planification, prévision et réapprovisionnement participatifs (CPFR)

5.16. Logistique internationale

5.16.1. Processus d'exportation et d'importation
5.16.2. Douanes
5.16.3. Formes et moyens de paiement internationaux
5.16.4. Plateformes logistiques internationales

5.17. Outsourcing des opérations

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

5.18. Compétitivité des opérations

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

5.19. Gestion de la qualité

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

Module 6. Gestion des systèmes d’information

6.1. Environnements technologiques

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

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

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

6.3. Stratégie d'entreprise et stratégie technologique

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

6.4. Gestion des Systèmes d’Information

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

6.5. Planification Stratégique des Systèmes d'Information

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

6.6. Systèmes d'information pour la prise de décision

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

6.7. Explorer l'information

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

6.8. L'intelligence économique dans l’entreprise

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

6.9. Nouveau concept commercial

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

6.10. Outils et solutions de BI

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

6.11. Planification et gestion Projet BI

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

6.12. Applications de gestion d'entreprise

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

6.13. Transformation numérique

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

6.14. Technologies et tendances

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

6.15. Outsourcing de TI

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

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

7.1. Gestion commerciale

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

7.2. Marketing

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

7.3. Gestion stratégique du Marketing

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

7.4. Marketing numérique et e-commerce

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

7.5. Managing digital business

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

7.6. Marketing Numérique pour renforcer la marque

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

7.7. Stratégies du Marketing Numérique

7.7.1. Définir la stratégie de marketing digital
7.7.2. Outil de la stratégie du Marketing numérique

7.8. Marketing numérique pour attirer et fidéliser les clients.

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

7.9. Gestion des campagnes numériques

7.9.1. Qu'est-ce qu'une campagne de Publicité numérique?
7.9.2. Étapes du lancement d'une campagne de Marketing en ligne
7.9.3. Erreurs des campagnes de Publicité numérique

7.10. Plan de Marketing en ligne

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

7.11. Blended Marketing

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

7.12. Stratégie de vente

7.12.1. Stratégie de vente
7.12.2. Méthodes de vente

7.13. Communication d'entreprise

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

7.14. Stratégie de la Communication d’Entreprise

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

7.15. Communication et réputation numérique

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

Module 8. Rechercher du marché, publicité et gestion commerciale

8.1. Investigation du marché

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

8.2. Méthodes et techniques de recherche quantitative

8.2.1. Taille de l'échantillon
8.2.2. Échantillonnage
8.2.3. Types de techniques quantitatives

8.3. Méthodes et techniques de recherche qualitative

8.3.1. Types de recherche qualitative
8.3.2. Techniques de recherche qualitative

8.4. Segmentation du marché

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

8.5. Gestion de projets de recherche

8.5.1. Les Études de marché comme un processus
8.5.2. Étapes de la planification d'une Étude de marché
8.5.3. Les étapes de l'exécution d'une étude de marché
8.5.4. Gestion d'un projet de recherche

8.6. L’investigation des marchés internationaux

8.6.1. Étude des marchés internationaux
8.6.2. Processus d’étude des marchés internationaux
8.6.3. L'importance des sources secondaires dans les études de marchés Internationaux

8.7. Études de faisabilité

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

8.8. Publicité

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

8.9. Développement du plan de Marketing

8.9.1. Concept du plan de marketing
8.9.2. Analyse et diagnostic de la situation
8.9.3. Décisions stratégiques du Marketing
8.9.4. Décisions de marketing opérationnel

8.10. Stratégies de promotion et Merchandising

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

8.11. Planification des médias

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

8.12. Principes fondamentaux de la gestion des entreprises

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

8.13. Négociation commerciale

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

8.14. La prise de décision dans la gestion commerciale

8.14.1. Stratégie commerciale et stratégie concurrentielle
8.14.2. Modèles de prise de décision
8.14.3. Analytiques et Outils pour la prise de décisions
8.14.4. Comportement humain dans la prise de décision

8.15. Direction et gestion du réseau de vente

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

8.16. Mise en œuvre de la fonction commerciale

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

8.17. Gestion des comptes clés

8.17.1. Concept de gestion des comptes clés
8.17.2. Le Key Account Manager
8.17.3. Stratégie de gestion des comptes clés

8.18. Gestion financière et budgétaire

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

Module 9. Innovation et Gestion de Projets

9.1. Innovation

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

9.2. Stratégies d’innovation

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

9.3. Project Management pour startups

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

9.4. Conception et validation du modèle d’entreprise

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

9.5. Direction et gestion des projets

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

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

9.6.1. Concept de gestion du changement
9.6.2. Le processus de gestion du changement
9.6.3. La mise en œuvre du changement

9.7. Gestion de la communication de projets

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

9.8. Méthodologies traditionnelles et innovantes

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

9.9. Création d'une start-up

9.3.1. Création d'une start-up
9.3.2. Organisation et culture
9.3.3. Les dix principaux motifs pour lesquels échouent les start-ups

9.10. Planification de la gestion des risques dans les projets

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

Module 10. Management Directif

10.1. General Management

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

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

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

10.3. Direction des opérations

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

10.4. Discours et formation de porte-parole

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

10.5. Outils de communication personnels et organisationnels

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

10.6. La communication en situation de crise

10.6.1. Crise
10.6.2. Phases de la crise
10.6.3. Messages: Contenus et moments

10.7. Préparer un plan de crise

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

10.8. Intelligence émotionnelle

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

10.9. Branding Personnel

10.9.1. Stratégies pour développer la marque personnelle
10.9.2. Loi branding personal
10.9.3. Outils de construction de la marque personnelle

10.10. Leadership et gestion d’équipes

10.10.1. Leadership et styles de leadership
10.10.2. Capacités et défis du leader
10.10.3. Gestion des processus de changement
10.10.4. Gestion d'équipes multiculturelles

Module 11. Principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle

11.1. Histoire de l'Intelligence artificielle

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

11.2. L'Intelligence Artificielle dans les jeux

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

11.3. Réseaux neuronaux

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

11.4. Algorithmes génétiques

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

11.5. Thésaurus, vocabulaires, taxonomies

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

11.6. Web sémantique

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

11.7. Systèmes experts et DSS

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

11.8. Chatbots et assistants virtuels

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

11.9. Stratégie de mise en œuvre de l'IA
11.10. L'avenir de l'intelligence artificielle

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

Module 12. Types et cycle de vie des données

12.1. Statistiques

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

12.2. Types de données statistiques

12.2.1. Selon le type

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

12.2.2. Selon la forme

12.2.2.1. Numérique
12.2.2.2. Texte
12.2.2.3. Logique

12.2.3. Selon la source

12.2.3.1. Primaire
12.2.3.2. Secondaire

12.3. Cycle de vie des données

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

12.4. Les premières étapes du cycle

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

12.5. Collecte des données

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

12.6. Nettoyage des données

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

12.7. Analyse des données, interprétation et et l'évaluation des résultats

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

12.8. Entrepôt de données (Datawarehouse)

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

12.9. Disponibilité des données

12.9.1. Accès
12.9.2. Utilité
12.9.3. Sécurité

12.10. Aspects réglementaires

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

Module 13. Les données de l’Intelligence Artificielle

13.1. Science des données

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

13.2. Données, informations et connaissances

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

13.3. Des données aux informations

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

13.4. Extraction d'informations par la visualisation

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

13.5. Qualité des données

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

13.6. Dataset

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

13.7. Déséquilibre

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

13.8. Modèles non supervisé

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

13.9. Modèles supervisés

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

13.10. Outils et bonnes pratiques

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

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

14.1. Inférence statistique

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

14.2. Analyse exploratoire

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

14.3. Préparations des données

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

14.4. Valeurs manquantes

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

14.5. Bruit dans les données

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

14.6. La malédiction de la dimensionnalité

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

14.7. Des attributs continus aux attributs discrets

14.7.1. Données continues ou discrètes
14.7.2. Processus de discrétisation

14.8. Les données

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

14.9. Sélection des instances

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

14.10. Prétraitement des données dans les environnements Big Data

Module 15. Algorithme et complexité en Intelligence Artificielle

15.1. Introduction aux stratégies de conception d'algorithmes

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

15.2. Efficacité et analyse des algorithmes

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

15.3. Algorithmes de tri

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

15.4. Algorithmes avec arbres

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

15.5. Algorithmes avec Heaps

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

15.6. Algorithmes graphiques

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

15.7. Algorithmes Greedy

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

15.8. Recherche de chemins minimaux

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

15.9. Algorithmes Greedy sur les graphes

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

15.10. Backtracking

15.10.1. Le Backtracking
15.10.2. Techniques alternatives

Module 16. Systèmes intelligents

16.1. Théorie des agents

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

16.2. Architectures des agents

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

16.3. Information et connaissance

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

16.4. Représentation de la connaissance

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

16.5. Ontologies

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

16.6. Langages d'ontologie et software pour la création des ontologies

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

16.7. Le web sémantique

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

16.8. Autres modèles de représentation de la connaissance

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

16.9. Évaluation et intégration des représentations de la connaissance

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

16.10. Raisonneurs sémantiques, systèmes à base de connaissances et systèmes experts

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

Module 17. Apprentissage automatique et exploration des données

17.1. Introduction aux processus de découverte des connaissances et les concepts de base de l'apprentissage automatique

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

17.2. Exploration et prétraitement des données

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

17.3. Arbres de décision

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

17.4. Évaluation des classificateurs

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

17.5. Règles de classification

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

17.6. Réseaux neuronaux

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

17.7. Méthodes bayésiennes

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

17.8. Modèles de régression et de réponse continue

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

17.9. Clustering

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

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

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

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

18.1. Apprentissage profond

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

18.2. Opérations

18.2.1. Somme
18.2.2. Produit
18.2.3. Transfert

18.3. Couches

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

18.4. Liaison des couches et opérations

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

18.5. Construction du premier réseau neuronal

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

18.6. Entraîneur et optimiseur

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

18.7. Application des Principes des Réseaux Neuronaux

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

18.8. Des neurones biologiques aux neurones artificiels

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

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

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

18.10. Hyperparamètres de Fine tuning des Réseaux Neuronaux

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

Module 19. Entraînement de réseaux neuronaux profonds

19.1. Problèmes de gradient

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

19.2. Réutilisation des couches pré-entraînées

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

19.3. Optimiseurs

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

19.4. Programmation du taux d'apprentissage

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

19.5. Surajustement

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

19.6. Lignes directrices pratiques

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

19.7. Transfer Learning

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

19.8. Data Augmentation

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

19.9. Application Pratique du Transfer Learning

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

19.10. Régularisation

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

Module 20. Personnaliser les Modèles et l’apprentissage avec TensorFlow

20.1. TensorFlow

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

20.2. TensorFlow et NumPy

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

20.3. Personnalisation des modèles et des algorithmes d'apprentissage

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

20.4. Fonctions et graphiques de TensorFlow

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

20.5. Chargement des données et prétraitement avec TensorFlow

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

20.6. L'API tfdata

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

20.7. Le format TFRecord

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

20.8. Couches de prétraitement de Keras

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

20.9. Le projet TensorFlow Datasets

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

20.10. Construire une Application de Deep Learning con TensorFlow

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

Module 21. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs

21.1. L’Architecture Visual Cortex

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

21.2. Couches convolutives

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

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

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

21.4. Architecture du CNN

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

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

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

21.6. Utilisation de modèles pré-entraînés de Keras

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

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

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

21.8. Classification et localisation en Deep Computer Vision

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

21.9. Détection et suivi d'objets

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

21.10. Segmentation sémantique

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

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

22.1. Génération de texte à l'aide de RRN

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

22.2. Création d'ensembles de données d'entraînement

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

22.3. Classement des opinions avec RRN

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

22.4. Réseau encodeur-décodeur pour la traduction automatique neuronale

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

22.5. Mécanismes d’attention

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

22.6. Modèles Transformers

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

22.7. Transformers pour la vision

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

22.8. Bibliothèque de Transformers de Hugging Face

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

22.9. Autres bibliothèques de Transformers. Comparaison

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

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

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

Module 23. Autoencodeurs, GANs et modèles de diffusion

23.1. Représentation des données efficaces

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

23.2. Réalisation de PCA avec un codeur automatique linéaire incomplet

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

23.3. Codeurs automatiques empilés

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

23.4. Auto-encodeurs convolutifs

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

23.5. Suppression du bruit des codeurs automatiques

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

23.6. Codeurs automatiques dispersés

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

23.7. Codeurs automatiques variationnels

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

23.8. Génération d'images MNIST à la mode

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

23.9. Réseaux adversaires génératifs et modèles de diffusion

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

23.10. Application des Modèles

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

Module 24. Informatique bio-inspirée

24.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée

24.1.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée

24.2. Algorithmes d'adaptation sociale

24.2.1. Calcul basé sur des colonies de fourmis bio-inspirées
24.2.2. Variantes des algorithmes des colonies de fourmis
24.2.3. Informatique en nuage de particules

24.3. Algorithmes génétiques

24.3.1. Structure générale
24.3.2. Mises en œuvre des principaux opérateurs

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

24.4.1. Algorithme CHC
24.4.2. Problèmes multimodaux

24.5. Modèles informatiques évolutifs (I)

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

24.6. Modèles informatiques évolutifs (II)

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

24.7. Programmation évolutive appliquée aux problèmes d'apprentissage

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

24.8. Problèmes multi-objectifs

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

24.9. Réseaux neuronaux (I)

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

24.10. Réseaux neuronaux (II)

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

Module 25. Intelligence Artificielle: Stratégies et applications

25.1. Services financiers

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

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

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

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

25.3.1. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
25.3.2. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

25.4. Retail

25.4.1. Implications de l'IA en Retail. Opportunités et défis
25.4.2. Cas d'utilisation
25.4.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
25.4.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

25.5. Industrie

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

25.6. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA dans l'Industrie 4.0

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

25.7. Administration publique

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

25.8. Éducation

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

25.9. Sylviculture et agriculture

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

25.10. Ressources Humaines

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

Module 26. Diagnostic dans la pratique clinique à l'aide de l'IA

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

26.1.1. Développement de logiciels pour le diagnostic assisté par l'IA dans diverses spécialités médicales à l'aide de ChatGPT
26.1.2. Utilisation d'algorithmes avancés pour l’analyse rapide et précise des symptômes et des signes cliniques
26.1.3. Intégration de l'IA dans les dispositifs de diagnostic pour améliorer l'efficacité
26.1.4. Outils d'IA pour aider à l'interprétation des résultats des tests de laboratoire à l'aide d'IBM Watson Health

26.2. Intégration des données cliniques multimodales pour le diagnostic

26.2.1. Systèmes d'IA pour combiner les données d'imagerie, de laboratoire et de dossier clinique à l'aide d'AutoML
26.2.2. Outils de corrélation des données multimodales pour un diagnostic plus précis grâce à Enlitic Curie
26.2.3. Utilisation de l'IA pour analyser des schémas complexes à partir de différents types de données cliniques à l'aide de Flatiron Health’s OncologyCloud
26.2.4. Intégration des données génomiques et moléculaires dans le diagnostic assisté par l'IA

26.3. Création et analyse de datasets de santé basés sur l'IA à l'aide de Google Cloud Healthcare API

26.3.1. Développement de bases de données cliniques pour l'entraînement des modèles d'IA
26.3.2. Utilisation de l'IA pour analyser et extraire des insights de vastes datasets sur la santé
26.3.3. Outils d'IA pour le nettoyage et la préparation des données cliniques
26.3.4. Systèmes d'IA pour l'identification de tendances et de modèles dans les données de santé

26.4. Visualisation et gestion des données de santé avec l'IA

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

26.5. Reconnaissance de schémas et machine learning dans les diagnostics cliniques à travers PathAI

26.5.1. Application des techniques de machine learning pour la reconnaissance des schémas dans les données cliniques
26.5.2. Utilisation de l'IA dans l'identification précoce des maladies grâce à l'analyse des schémas avec PathAI
26.5.3. Développement de modèles prédictifs pour des diagnostics plus précis
26.5.4. Mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique dans l'interprétation des données de santé

26.6. Interprétation des images médicales basée sur l'IA à l'aide d'Aidoc

26.6.1. Systèmes d'IA pour la détection et la classification des anomalies dans l’imagerie médicale
26.6.2. Utilisation de l'apprentissage profond dans l'interprétation des radiographies, IRM et tomographies
26.6.3. Outils d'IA pour améliorer la précision et la rapidité du diagnostic par imagerie
26.6.4. Mise en œuvre de l'IA pour l'aide à la décision clinique basée sur l’imagerie

26.7. Traitement du langage naturel des dossiers médicaux pour le diagnostic clinique à l'aide de ChatGPT et d'Amazon Comprehend Medical

26.7.1. Utilisation du PNL pour l'extraction d'informations pertinentes à partir de dossiers médicaux
26.7.2. Systèmes d'IA pour l'analyse des notes des médecins et des rapports des patients
26.7.3. Outils d'IA pour résumer et classer les informations contenues dans les dossiers médicaux
26.7.4. Application du PNL dans l'identification de symptômes et de diagnostics à partir de textes cliniques

26.8. Validation et évaluation de modèles de diagnostic assistés par l'IA à l'aide de ConcertAI

26.8.1. Méthodes de validation et de test des modèles d'IA dans des contextes cliniques réels
26.8.2. Évaluation des performances et de la précision des outils de diagnostic assistés par l'IA
26.8.3. Utilisation de l'IA pour garantir la fiabilité et l'éthique du diagnostic clinique
26.8.4. Mise en œuvre de protocoles d'évaluation continue des systèmes d'IA dans les soins de santé

26.9. IA dans le diagnostic des maladies rares à l'aide de Face2Gene

26.9.1. Développement de systèmes d'IA spécialisés pour l'identification des maladies rares
26.9.2. Utilisation de l'IA pour analyser les modèles atypiques et la symptomatologie complexe
26.9.3. Outils d'IA pour un diagnostic précoce et précis des maladies peu courantes
26.9.4. Mise en œuvre de bases de données mondiales avec l'IA pour améliorer le diagnostic des maladies rares

26.10. Réussites et défis dans la mise en œuvre de diagnostics par IA

26.10.1. Analyse d'études de cas où l'IA a considérablement amélioré le diagnostic clinique
26.10.2. Évaluation des défis liés à l'adoption de l'IA en milieu clinique
26.10.3. Discussion sur les obstacles éthiques et les pratiques dans la mise en œuvre de l'IA pour le diagnostic
26.10.4. Examen des stratégies permettant de surmonter les obstacles à l'intégration de l'IA dans les diagnostics médicaux

Module 27. Traitement et prise en charge du patient grâce à l'IA

27.1. Systèmes de traitement assisté par l’IA

27.1.1. Développement de systèmes d'IA pour assister la prise de décision thérapeutique
27.1.2. Utilisation de l'IA pour la personnalisation des traitements en fonction des profils individuels
27.1.3. Mise en œuvre d'outils d'IA dans l'administration des doses et des horaires de prise de médicaments
27.1.4. Intégration de l'IA dans le suivi et l'ajustement du traitement en temps réel

27.2. Définition des indicateurs pour le contrôle de l'état de santé du patient

27.2.1. Établissement de paramètres clés utilisant l'IA pour le suivi de l'état de santé du patient
27.2.2. Utilisation de l'IA pour identifier des indicateurs prédictifs de la santé et de la maladie
27.2.3. Développement de systèmes d'alerte précoce basés sur des indicateurs de santé
27.2.4. Mise en œuvre de l'IA pour l'évaluation continue de l'état de santé des patients

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

27.3.1. Développement d'applications mobiles et portables basées sur l'IA pour le suivi de la santé
27.3.2. Mise en œuvre de systèmes d'IA pour l'analyse en temps réel des données de santé
27.3.3. Utilisation de dashboards basés sur l'IA pour la visualisation des indicateurs de santé
27.3.4. Intégration des dispositifs IoT dans le suivi continu des indicateurs de santé avec l'IA

27.4. IA dans la Planification et l'Exécution des Procédures Médicales avec Intuitive Surgical’s da Vinci Surgical System

27.4.1. Utilisation de systèmes d'IA pour optimiser la planification des chirurgies et des procédures médicales
27.4.2. Mise en œuvre de l'IA dans la simulation et la pratique des procédures chirurgicales
27.4.3. Utilisation de l'IA pour améliorer la précision et l'efficacité dans l'exécution des procédures médicales
27.4.4. Application de l'IA dans la coordination et à la gestion des ressources chirurgicales

27.5. Algorithmes d'apprentissage automatique pour l'établissement de traitements thérapeutiques

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

27.6. Adaptabilité et mise à jour continue des protocoles thérapeutiques grâce à l'IA avec IBM Watson for Oncology

27.6.1. Mise en œuvre de systèmes d'IA pour l'examen et la mise à jour dynamique des traitements
27.6.2. Utilisation de l'IA pour adapter les protocoles thérapeutiques aux nouvelles découvertes et données
27.6.3. Développement d'outils d'IA pour la personnalisation continue des traitements
27.6.4. Intégration de l'IA dans la réponse adaptative à l'évolution de l'état des patients

27.7. Optimisation des services de santé grâce à la technologie de l'IA avec Optum

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

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

27.8.1. Mise en œuvre de systèmes d'IA pour une gestion rapide et efficace des crises sanitaires avec BlueDot
27.8.2. Utilisation de l'IA dans l'optimisation de l'allocation des ressources en cas d'urgence
27.8.3. Développement d'outils d'IA pour la prévision et la réponse aux épidémies
27.8.4. Intégration de l'IA dans les systèmes d'alerte et de communication pendant les urgences sanitaires

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

27.9.1. Encourager la collaboration entre différentes spécialités médicales à l'aide de systèmes d'IA
27.9.2. Utilisation de l'IA pour intégrer les connaissances et les compétences de différentes disciplines dans le traitement
27.9.3. Développement de plateformes d'IA pour faciliter la communication et la coordination interdisciplinaire
27.9.4. Mise en œuvre de l'IA dans la création d'équipes de traitement multidisciplinaires

27.10. Expériences réussies de l'IA dans la prise en charge des maladies

27.10.1. Analyse des expériences réussies d'utilisation de l'IA pour un traitement efficace des maladie
27.10.2. Évaluation de l'impact de l'IA sur l'amélioration des résultats des traitements
27.10.3. Documentation des expériences innovantes en matière d'utilisation de l'IA dans différents domaines médicaux
27.10.4. Discussion sur les progrès et les défis de la mise en œuvre de l'IA dans le traitement médical

Module 28. Personnalisation de la santé grâce à l’IA

28.1. Applications de l'IA en génomique pour la médecine personnalisée avec DeepGenomics

28.1.1. Développement d'algorithmes d'IA pour l'analyse des séquences génétiques et leur relation avec les maladies
28.1.2. Utilisation de l'IA dans l'identification de marqueurs génétiques pour des traitements personnalisés
28.1.3. Mise en œuvre de l'IA pour une interprétation rapide et précise des données génomiques
28.1.4. Outils d'IA pour corréler les génotypes avec les réponses aux médicaments

28.2. IA dans la pharmacogénomique et conception de médicaments grâce à AtomWise

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

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

28.3.1. Développement d'appareils portables dotés d'IA pour le suivi continu des indicateurs de santé
28.3.2. Utilisation de l'IA dans l'interprétation des données collectées par les dispositifs intelligents avec FitBit
28.3.3. Mise en œuvre de systèmes d'alerte précoce basés sur l'IA pour les problèmes de santé
28.3.4. Outils d'IA pour la personnalisation des recommandations en matière de mode de vie et de santé

28.4. Systèmes d'aide à la décision clinique fondés sur l'IA

28.4.1. Mise en œuvre de l'IA pour aider les médecins à prendre des décisions cliniques avec Oracle Cerner
28.4.2. Développement de systèmes d'IA qui fournissent des recommandations basées sur des données cliniques
28.4.3. Utilisation de l'IA dans l'évaluation des risques et des bénéfices des différentes options thérapeutiques
28.4.4. Outils d'IA pour l'intégration et l'analyse des données de santé en temps réel

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

28.5.1. Analyse des dernières tendances en matière d'IA pour la personnalisation des soins de santé
28.5.2. Utilisation de l'IA dans le développement d'approches préventives et prédictives des soins de santé
28.5.3. Mise en œuvre de l'IA dans l'adaptation des plans de santé aux besoins individuels
28.5.4. Exploration de nouvelles technologies d'IA dans le domaine des soins de santé personnalisés

28.6. Progrès de la robotique chirurgicale assistée par l'IA avec Intuitive Surgical’s da Vinci Surgical System

28.6.1. Développement de robots chirurgicaux avec IA pour des procédures précises et peu invasives
28.6.2. Utilisation de l'IA pour créer des modèles prédictifs de maladies basés sur des données individuelles avec OncoraMedical
28.6.3. Mise en œuvre de systèmes d'IA pour la planification chirurgicale et la simulation des opérations
28.6.4. Progrès dans l'intégration du feedback tactile et visuel dans la robotique chirurgicale basée sur l'IA

28.7. Développement de modèles prédictifs pour une pratique clinique personnalisée

28.7.1. Utilisation de l'IA pour créer des modèles prédictifs de maladies basés sur des données individuelles
28.7.2. Mise en œuvre de l'IA dans la prédiction des réponses au traitement
28.7.3. Développement d'outils d'IA pour l'anticipation des risques sanitaires
28.7.4. Application de modèles prédictifs dans la planification d'interventions préventives

28.8. IA dans la gestion et le traitement personnalisés de la douleur avec Kaia Health

28.8.1. Développement de systèmes d'IA pour l'évaluation et la gestion personnalisée de la douleur
28.8.2. Utilisation de l'IA dans l'identification des schémas de douleur et des réponses au traitement
28.8.3. Mise en œuvre d'outils d'IA dans la personnalisation des thérapies contre la douleur
28.8.4. Application de l'IA au suivi et à l'ajustement des plans de traitement de la douleur

28.9. Autonomie du Patient et Participation Active dans la Personnalisation

28.9.1. Promotion de l'autonomie des patients grâce aux outils d'IA pour la gestion de leur santé avec Ada Health
28.9.2. Développement de systèmes d'IA permettant aux patients de prendre des décisions
28.9.3. Utilisation de l'IA pour fournir des informations et une éducation personnalisée aux patients
28.9.4. Outils d'IA facilitant la participation active des patients à leur traitement

28.10. Intégration de l'IA dans les dossiers médicaux électroniques avec Oracle Cerner

28.10.1. Mise en œuvre de l'IA pour une analyse et une gestion efficace des dossiers médicaux électroniques
28.10.2. Développement d'outils d'IA pour l'extraction des insights cliniques des dossiers électroniques
28.10.3. Utilisation de l'IA pour améliorer la précision et l'accessibilité des données dans les dossiers médicaux
28.10.4. Application de l'IA pour corréler les données des dossiers médicaux avec les plans de traitement

Module 29. Analyse des Big Data dans le secteur de la santé grâce à l'IA

29.1. Principes fondamentaux des Big Data en santé

29.1.1. L'explosion des données dans le domaine de la santé
29.1.2. Concept de Big Data et principaux outils
29.1.3. Applications des Big Data en santé

29.2. Traitement et analyse des textes dans les données de santé avec KNIME et Python

29.2.1. Concepts du taitement du langage naturel
29.2.2. Techniques d’ embeding
29.2.3. Application du taitement du langage naturel en santé

29.3. Méthodes avancées de recherche de données dans le domaine de la santé avec KNIME et Python

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

29.4. Évaluation de la qualité dans l'analyse des données de santé avec KNIME et Python

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

29.5. Exploration de données et apprentissage automatique en santé avec KNIME et Python

29.5.1. Principales méthodologies pour l'exploration de données
29.5.2. Intégration des données de santé
29.5.3. Détection de modèles et d'anomalies dans les données de santé

29.6. Domaines innovants du Big Data et de l'IA en santé

29.6.1. Exploration de nouvelles frontières dans l'application du Big Data et de l'IA pour transformer le secteur de la santé
29.6.2. Identification des opportunités innovantes pour l'intégration des technologies du Big Data et de l'IA dans les pratiques médicales
29.6.3. Développement d'approches de pointe pour maximiser le potentiel du Big Data et de l'IA dans le domaine de la santé

29.7. Collecte et prétraitement de données médicales avec KNIME et Python

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

29.8. Visualisation des données et communication en santé à l'aide d'outils tels que PowerBI et Python

29.8.1. Conception d'outils de visualisation innovants dans le domaine de la santé
29.8.2. Stratégies créatives de communication dans le domaine de la santé
29.8.3. Intégration de technologies interactives dans le domaine de la santé

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

29.9.1. Élaboration de stratégies globales de sécurité des données pour protéger la confidentialité et la vie privée dans le secteur de la santé
29.9.2. Mettre en œuvre de cadres de gouvernance efficaces pour garantir une gestion éthique et responsable des données dans le domaine médical
29.9.3. Conception de politiques et de procédures pour garantir l'intégrité et la disponibilité des données médicales, en relevant les défis spécifiques au secteur de la santé

29.10. Applications pratiques du Big Data en santé

29.10.1. Développement de solutions spécialisées pour gérer et analyser de grands ensembles de données dans le domaine de la santé
29.10.2. Utilisation d'outils pratiques basés sur le Big Data pour soutenir la prise de décision clinique
29.10.3. Application d'approches innovantes du Big Data pour relever des défis spécifiques dans le secteur de la santé

Module 30. Éthique et réglementation de l'IA médicale

30.1. Principes éthiques dans l’utilisation de l’IA en médecine

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

30.2. Confidentialité des données et consentement dans les contextes médicaux

30.2.1. Élaboration de politiques de protection de la vie privée pour protéger les données sensibles dans les applications d'IA médicale
30.2.2. Garantir le consentement éclairé lors de la collecte et de l'utilisation de données à caractère personnel dans le contexte médical
30.2.3. Mise en œuvre de mesures de sécurité pour protéger la vie privée des patients dans des contextes d’IA médicale

30.3. Éthique dans la recherche et le développement des systèmes d'IA médicale

30.3.1. Évaluation éthique des protocoles de recherche dans le cadre du développement de systèmes d'IA pour la santé
30.3.2. Garantie de transparence et de rigueur éthique dans les phases de développement et de validation des systèmes d'IA médicale
30.3.3. Considérations éthiques dans la publication et le partage de résultats dans le domaine de l'IA médicale

30.4. Impact social et responsabilité dans l'IA médicale

30.4.1. Analyse de l'impact social de l'IA sur la prestation des services de santé
30.4.2. Élaboration de stratégies d'atténuation des risques et de responsabilité éthique dans les applications d'IA en médecine
30.4.3. Évaluation continue de l'impact social et adaptation des systèmes d'IA pour contribuer positivement à la santé publique

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

30.5.1. Intégration de pratiques durables dans le développement et la maintenance des systèmes d'IA en santé
30.5.2. Évaluation de l'impact environnemental et économique des technologies de l'IA dans le secteur de la santé
30.5.3. Développement de modèles économiques durables pour assurer la continuité et l'amélioration des solutions d'IA dans le secteur de la santé

30.6. Gouvernance des données et cadres réglementaires internationaux dans l'IA médicale

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

30.7. Aspects économiques de l'IA dans le domaine des soins de santé

30.7.1. Analyse des implications économiques et coûts-bénéfices de la mise en œuvre de systèmes d'IA dans les soins de santé
30.7.2. Élaboration de modèles commerciaux et financiers pour faciliter l'adoption det echnologies d'IA dans le secteur de la santé
30.7.3. Évaluation de l'efficacité économique et de l'équité dans l'accès aux services de santé pilotés par l'IA

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

30.8.1. Intégration des principes de conception centrée sur l'humain pour améliorer l'utilisabilité et l'acceptation des systèmes d'IA médicale
30.8.2. Implication des professionnels de la santé et des patients dans le processus de conception pour garantir la pertinence et l'efficacité des solutions
30.8.3. Évaluation continue de l'expérience et du retour d'information de l'utilisateur afin d'optimiser l'interaction avec les systèmes d'IA dans les environnements médicaux

30.9. Équité et transparence dans l'apprentissage automatique médical

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

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

30.10.1. Élaborer des politiques de sécurité pour protéger l'intégrité et la confidentialité des données dans les applications de l'IA médicale
30.10.2. Mettre en œuvre des mesures de sécurité dans le déploiement des systèmes d'IA afin de prévenir les risques et de garantir la sécurité des patients
30.10.3. Évaluation continue des politiques de sécurité pour s'adapter aux avancées technologiques et aux nouveaux défis dans la mise en œuvre de l'IA médicale

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