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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 de la connaissance: Web sémantique

1.6. Web sémantique

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

1.7. Systèmes experts et DSS

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

1.8. Chatbots et assistants virtuels 

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

1.9. Stratégie de mise en œuvre de l'IA

1.10. L'avenir de l'Intelligence Artificielle 

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

Module 2. Types et cycle de vie des données

2.1. Statistiques 

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

2.2. Types de données statistiques 

2.2.1. Selon le type 

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

2.2.2. Selon la forme  

2.2.2.1. Numérique 
2.2.2.2. Texte  
2.2.2.3. Logique 

2.2.3. Selon la source 

2.2.3.1. Primaire 
2.2.3.2. Secondaire 

2.3. Cycle de vie des données 

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

2.4. Les premières étapes du cycle 

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

2.5. Collecte des données 

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

2.6. Nettoyage des données 

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

2.7. Analyse des données, interprétations, évaluation des résultats 

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

2.8. Entrepôt de données (Datawarehouse) 

2.8.1. Les éléments qui le composent 
2.8.2. 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. Statistiques descriptives et inférence statistique
4.1.2. Procédures paramétriques
4.1.3. Procédures non paramétriques

4.2. Analyse exploratoire

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

4.3. Préparations des données

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

4.4. Valeurs manquantes

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

4.5. Bruit dans les données 

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

4.6. La malédiction de la dimensionnalité

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

4.7. Des attributs continus aux attributs discrets

4.7.1. Données continues ou discrètes
4.7.2. Processus de discrétisation

4.8. Les données 

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

4.9. Sélection des instances

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

4.10. Prétraitement des données dans les environnements Big Data

Module 5. Algorithme et complexité en Intelligence Artificielle

5.1. Introduction aux stratégies de conception d'algorithmes

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

5.2. Efficacité et analyse des algorithmes

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

5.3. Algorithmes de tri

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

5.4. Algorithmes avec arbres

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

5.5. Algorithmes avec Heaps

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

5.6. Algorithmes graphiques

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

5.7. Algorithmes Greedy

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

5.8. Recherche de chemins minimaux

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

5.9. Algorithmes Greedy sur les graphes

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

5.10. Backtracking

5.10.1. Le Backtracking
5.10.2. Techniques alternatives

Module 6. Systèmes intelligents

6.1. Théorie des agents

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

6.2. Architectures des agents

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

6.3. Information et connaissance

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

6.4. Représentation de la connaissance

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

6.5. Ontologies

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

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

6.6.1.Triplés RDF, Turtle et N
6.6.2. RDF Schema
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. Introduction aux différents outils de création d'ontologies
6.6.6. Installation et utilisation de 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. Construction d'une application de Deep Learning avec TensorFlow

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

Module 11. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs

11.1. L’Architecture Visual Cortex

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

11.2. Couches convolutives

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

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

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

11.4. Architecture du CNN

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

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

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

11.6. Utilisation de modèles Keras pré-entraînés

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

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

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

11.8. Classification et localisation en Deep Computer Vision

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

11.9. Détection et suivi d'objets

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

11.10. Segmentation sémantique

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

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

12.1. Génération de texte à l'aide de RNN

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

12.2. Création d'ensembles de données d'entraînement

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

12.3. Classement des opinions avec RNN

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

12.4. Réseau encodeur-décodeur pour la traduction automatique neuronale

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

12.5. Mécanismes de l’attention

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

12.6. Modèles Transformers

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

12.7. Transformers pour la vision

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

12.8. Bibliothèque de Transformers de Hugging Face

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

12.9. Autres bibliothèques de Transformers. Comparaison

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

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

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

Module 13. Autoencoders, GAN et Modèles de Diffusion

13.1. Représentation des données efficaces

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

13.2. Réalisation de PCA avec un codeur automatique linéaire incomplet

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

13.3. Codeurs automatiques empilés

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

13.4. Auto-encodeurs convolutifs

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

13.5. Suppression du bruit des codeurs automatiques

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

13.6. Codeurs automatiques dispersés

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

13.7. Codeurs automatiques variationnels

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

13.8. Génération d'images MNIST à la mode

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

13.9. Réseaux adversatifs génératifs et modèles de diffusion

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

13.10. Implémentation des modèles

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

Module 14. Informatique bio-inspirée 

14.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée

14.1.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée

14.2. Algorithmes d'adaptation sociale

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

14.3. Algorithmes génétiques

14.3.1. Structure générale
14.3.2. Implantations des principaux opérateurs

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

14.4.1. Algorithme CHC
14.4.2. Problèmes multimodaux

14.5. Modèles de calcul évolutif (I)

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

14.6. Modèles de calcul évolutif (II)

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

14.7. Programmation évolutive appliquée aux problèmes d'apprentissage

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

14.8. Problèmes multi-objectifs

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

14.9. Réseaux neuronaux (I)

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

14.10. Réseaux neuronaux (II)

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

Module 15. Intelligence Artificielle: Stratégies et applications

15.1. Services financiers

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

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

15.2.1. Implications de l'Intelligence Artificielle dans les secteurs de santé Opportunités et défis 
15.2.2. Cas d'utilisation

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

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

15.4. Retail 

15.4.1. Implications de l'Intelligence Artificielle 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'Intelligence Artificielle 
15.4.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'Intelligence Artificielle

15.5. Industrie  

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

15.6. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'Intelligence Artificielle dans l’Industrie  

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

15.7. Administration publique 

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

15.8. Éducation 

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

15.9. Sylviculture et agriculture 

15.9.1. Implications de l'Intelligence Artificielle 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'Intelligence Artificielle
15.9.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'Intelligence Artificielle

15.10. ressources humaines 

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

Module 16. Applications d’Iintelligence Artificielle dans le Marketing Numérique et le Commerce Électronique

16.1. Intelligence Artificielle dans le Marketing Numérique et le Commerce Électronique

16.1.1. Personnalisation du contenu et des recommandations avec Adobe Sensei
16.1.2. Segmentation de l'audience et analyse du marché
16.1.3. Prédiction des tendances et des comportements d'achat

16.2. Stratégie numérique avec Optimizely

16.2.1. Intégration de IA dans la planification stratégique
16.2.2. Automatisation des processus
16.2.3. Décisions stratégiques

16.3. Adaptation continue aux changements de l'environnement numérique

16.3.1. Stratégie de gestion du changement
16.3.2. Adaptation de stratégies de Marketing
16.3.3. Innovation

16.4. Marketing de contenu et Intelligence Artificielle avec Hub Spot

16.4.1. Personnalisation du contenu
16.4.2. Optimisation des titres et des descriptions
16.4.3. Segmentation avancée de l'audience
16.4.4. Analyse des sentiments
16.4.5. Automatisation du Marketing de contenu

16.5. Génération automatique de contenu

16.5.1. Optimisation du contenu pour SEO
16.5.2. Engagement
16.5.3. Analyse du sentiment et de l'émotion dans le le contenu

16.6. L'IA dans les stratégies d'Inbound Marketing avec Evergage

16.6.1. Stratégies de croissance basées sur l'Intelligence Artificielle
16.6.2. Identifier les opportunités de contenu et de distribution
16.6.3. Utilisation de l'Intelligence Artificielle dans l'identification des opportunités commerciales

16.7. Automatisation des flux de travail et suivi des leads avec Segment

16.7.1. Capture de l'information
16.7.2. Segmentation des leads et lead scoring
16.7.3. Suivi multicanal
16.7.4. Analyse et optimisation

16.8. Personnalisation de l'expérience de l'utilisateur en fonction du cycle d'achat avec Autopilot

16.8.1. Contenu personnalisé
16.8.2. Automatisation et optimisation de l'expérience utilisateur
16.8.3. Retargeting

16.9. Intelligence artificielle et entrepreneuriat numérique

16.9.1. Stratégies de croissance basées sur l'Intelligence Artificielle
16.9.2. Analyse des données avancé
16.9.3. Optimisation des prix
16.9.4. Applications sectorielles

16.10. Applications de l'intelligence artificielle pour les startups et les entreprises émergentes

16.10.1. Défis et opportunités
16.10.2. Applications sectorielles
16.10.3. Intégration de l'Intelligence Artificielle dans les produits existants

Module 17. Optimisation des campagnes et mise en œuvre de l'IA

17.1. Intelligence Artificielle et publicité personnalisée avec Emarsys

17.1.1. Ciblage précis de l'audience à l'aide d'algorithmes
17.1.2. Recommandation de produits et de services
17.1.3. Optimisation de l'entonnoir de conversion

17.2. Targeting et segmentation avancés des annonces avec Eloqua

17.2.1. Segmentation personnalisée de l'audience
17.2.2. Ciblage des appareils et des plateformes
17.2.3. Segmentation par étapes du cycle de vie du client

17.3. Optimisation des budgets publicitaires grâce à l'Intelligence Artificielle

17.3.1. Optimisation continue basée sur les données
17.3.2. Utilisation de données sur les performances publicitaires en temps réel
17.3.3. Targeting and segmentation (Ciblage et segmentation)

17.4. Création et diffusion automatisées de publicités personnalisées avec Cortex

17.4.1. Générer des créations dynamiques
17.4.2. Personnalisation du contenu
17.4.3. Optimiser la conception créative

17.5. Intelligence Artificielle et optimisation des campagnes Marketing avec Adobe TArget

17.5.1. Distribution multiplateforme
17.5.2. Optimisation de la fréquence
17.5.3. Surveillance et analyse automatisées

17.6. Analyse prédictive pour l'optimisation des campagnes

17.6.1. Prévision des tendances du marché
17.6.2. Estimation des performances de la campagne
17.6.3. Optimisation du budget

17.7. A/B testing automatisé et adaptatif

17.7.1. A/B testing automatisé
17.7.2. Identifier les publics à forte valeur ajoutée
17.7.3. Optimiser le contenu créatif

17.8. Optimisation en temps réel basée sur les données avec Evergage

17.8.1. Réglage en temps réel
17.8.2. Prédiction du cycle de vie du client
17.8.3. Détection de modèles de comportement

17.9. L'Intelligence Artificielle dans le SEO et le SEM avec BrightEdge

17.9.1. Analyse des mots clés à l'aide de l'Intelligence Artificielle
17.9.2. Ciblage avancé de l'audience avec des outils d'Intelligence Artificielle 
17.9.3. Personnalisation des annonces à l'aide de l'Intelligence Artificielle

17.10. Automatiser les tâches de SEO technique et l'analyse des mots-clés avec Spyfu

17.10.1. Analyse d'attribution multicanal
17.10.2. Automatisation des campagnes à l'aide de l'Intelligence Artificielle
17.10.3. Optimisation automatique de la structure du site web grâce à l'Intelligence Artificielle 

Module 18. Intelligence Artificielle et expérience utilisateur dans le marketing Numérique

18.1. Personnalisation de l'expérience de l'utilisateur en fonction de son comportement et de ses préférences

18.1.1. Personnalisation du contenu grâce à l'Intelligence Artificielle
18.1.2. Assistants virtuels et chatbots avec Cognigy
18.1.3. Recommandations intelligentes

18.2. Optimisation de la navigation et de l'utilisabilité des sites web à l'aide de l'Intelligence Artificielle

18.2.1. Optimisation de l'interface utilisateur
18.2.2. Analyse prédictive du comportement des utilisateurs
18.2.3. Automatisation des processus répétitifs

18.3. Assistance virtuelle et support client automatisé avec Dialogflow

18.3.1. Analyse des sentiments et des émotions par l'Intelligence Artificielle
18.3.2. Détection et prévention des problèmes
18.3.3. Automatiser l'assistance à la clientèle grâce à l'Intelligence Artificielle

18.4. Intelligence artificielle et personnalisation de l'expérience client avec Zendesk chat

18.4.1. Recommandation personnalisée de produits 
18.4.2. Contenu personnalisé et IA
18.4.3. Communication personnalisée

18.5. Profilage des clients en temps réel

18.5.1. Offres et promotions personnalisées
18.5.2. Optimisation de l'expérience utilisateur
18.5.3. Segmentation avancée de l'audience

18.6. Offres personnalisées et recommandations de produits

18.6.1. Automatisation du suivi et retargeting
18.6.2. Feedback et enquêtes personnalisés}
18.6.3. Optimisation du service à la clientèle

18.7. Suivi et prévision de la satisfaction des clients

18.7.1. Analyse des sentiments avec des outils d'Intelligence Artificielle
18.7.2. Suivi des principaux indicateurs de satisfaction de la clientèle
18.7.3. Analyser les retours d'expérience à l'aide d'outils d'Intelligence Artificielle

18.8. Intelligence Artificielle et chatbots dans le service client avec Ada Support

18.8.1. Détection des clients mécontents
18.8.2. Détection des clients mécontents
18.8.3. Personnalisation du service à la clientèle grâce à l'Intelligence Artificielle

18.9. Développer et former des chatbots pour le service à la clientèle avec Itercom

18.9.1. Automatisation des enquêtes de satisfaction et des questionnaires
18.9.2. Analyse de l'interaction du client avec le produit/service
18.9.3. Intégration du feedbacken temps réel avec l'Intelligence Artificielle

18.10. Automatisation des réponses aux questions fréquentes avec Chatfu

18.10.1. Analyse concurrentielle
18.10.2. Feedbacks et réponses 
18.10.3. Génération de requêtes/réponses avec des outils d'Intelligence Artificielle

Module 19. Analyse des données de Marketing Numérique avec l'Intelligence Artificielle

19.1. L'Intelligence Artificielle dans l'analyse des données pour le Marketing avec Google Analytics

19.1.1. Segmentation avancée de l'audience
19.1.2. Analyse prédictive des tendances à l'aide de l'Intelligence Artificielle
19.1.3. Optimisation des prix à l'aide d'outils d'Intelligence Artificielle

19.2. Traitement et analyse automatisés de grands volumes de données avec RapidMiner

19.2.1. Analyse de sentiment de la marque
19.2.2. Optimisation des campagnes de Marketing
19.2.3. Personnalisation du contenu et des messages à l'aide des outils d'Intelligence Artificielle

19.3. Détection de modèles et de tendances cachés dans les données de Marketing

19.3.1. Détection de modèles de comportement 
19.3.2. Détection des tendances à l'aide de l'Intelligence Artificielle
19.3.3. Analyse d'attribution de Marketing

19.4. Générer des insights et des recommandations basées sur les données avec Data Robot

19.4.1. Analyse prédictive des tendances à l'aide de l'Intelligence Artificielle
19.4.2. Segmentation avancée de l'audience
19.4.3. Recommandations personnalisées

19.5. L'Intelligence Artificielle dans l'analyse prédictive pour le Marketing avec Sisense

19.5.1. Optimisation des prix et des offres
19.5.2. Analyse des sentiments et des opinions avec l'Intelligence Artificielle
19.5.3. Automatisation des rapports et des analyses

19.6. Prédiction des résultats des campagnes et des conversions

19.6.1. Détection des anomalies
19.6.2. Optimisation de l'expérience client
19.6.3. Analyse d'impact et attribution

19.7. Analyse des risques et des opportunités dans les stratégies de Marketing

19.7.1. Analyse prédictive des tendances du marché
19.7.2. Évaluation des concurrents
19.7.3. Analyse du risque de réputation

19.8. Prévision des ventes et de la demande de produits avec ThoughtSpot

19.8.1. Optimiser le Retour sur Investissement (ROI)
19.8.2. Analyse du risque de conformité 
19.8.3. Les opportunités d’innovation

19.9. Intelligence Artificielle et analyse des médias sociaux avec Brandwatch

19.9.1. Les créneaux de marché et leur analyse avec l'Intelligence Artificielle
19.9.2. Suivi des tendances émergentes

19.10. Analyse des sentiments et des émotions dans les réseaux sociaux avec Clarabridge

19.10.1. Identifier les influencers et les leaders d'opinion
19.10.2. Surveillance de la réputation des marques et détection des crises

Module 20. L'Intelligence Artificielle pour automatiser les processus de e-Commerce

20.1. Automatisation du Commerce Electronique avec Algolia

20.1.1. Automatisation du service client
20.1.2. Optimisation des prix
20.1.3. Personnalisation des recommandations de produits

20.2. Automatisation des processus d'achat et de gestion des stocks avec Shopify flow

20.2.1. Gestion des stocks et logistique
20.2.2. Détection et prévention des fraudes
20.2.3. Analyse des sentiments

20.3. Intégration de l'Intelligence Artificielle dans l'entonnoir de conversion 

20.3.1. Analyse des données relatives aux ventes et aux performances
20.3.2. Analyse des données au stade de la sensibilisation
20.3.3. Analyse des données au stade de la conversion

20.4. Chatbots et assistants virtuels pour l'assistance à la clientèle 

20.4.1. Intelligence Artificielle et assistance 24h/24
20.4.2. Feedbacks et réponses 
20.4.3. Génération de requêtes/réponses avec des outils d'Intelligence Artificielle

20.5. Optimisation des prix en temps réel et recommandation de produits grâce à l'Intelligence Artificielle avec Google Cloud AI Platform

20.5.1. Analyse des prix concurrentiels et segmentation 
20.5.2. Optimisation des prix dynamiques
20.5.3. Prévision de la sensibilité des prix

20.6. Détection et prévention des fraudes dans les transactions de e-commerce avec Sift 

20.6.1. Détection des anomalies à l'aide de l'Intelligence Artificielle
20.6.2. Vérification de l'identité
20.6.3. Surveillance en temps réel à l'aide de l'Intelligence Artificielle
20.6.4. Mise en œuvre de règles et de politiques automatisées

20.7. Analyse de l'Intelligence Artificielle pour détecter les comportements suspects

20.7.1. Analyse des schémas suspects
20.7.2. Modélisation du comportement à l'aide d'outils d'Intelligence Artificielle
20.7.3. Détection de la fraude en temps réel 

20.8. Éthique et responsabilité dans l'utilisation de l'Intelligence Artificielle dans le Commerce Électronique

20.8.1. Transparence dans la collecte et l'utilisation des données grâce aux outils d'Intelligence Artificielle avec Watson 
20.8.2. Sécurité des données
20.8.3. Responsabilité dans la conception et le développement de l'Intelligence Artificielle

20.9. Prise de décision automatisée avec l'Intelligence Artificielle à l'aide de Watson Studio

20.9.1. Transparence du processus décisionnel
20.9.2. Responsabilité des résultats
20.9.3. Impact social 

20.10. Tendances futures de l'Intelligence Artificielle dans le domaine du Marketing et du Commerce Électronique avec REkko

20.10.1. Automatisation du Marketing et de la Publicité
20.10.2. Analyse prédictive et prescriptive 
20.10.3. Commerce électronique visuel et recherche
20.10.4. Assistants d'achat virtuels

Vous couvrirez des aspects cruciaux tels que la gestion du changement dans un environnement numérique en constante évolution, l'éthique dans l'utilisation de l'Intelligence Artificielle et les tendances futures du Marketing Digital”