Grâce à ce Mastère hybride de TECH, vous acquerrez une connaissance approfondie des fondamentaux essentiels de l'Intelligence Artificielle, tels que les algorithmes, l’exploration de données et les systèmes intelligents”

Selon des données récentes, l'utilisation de l'Intelligence Artificielle (IA) dans la programmation a permis d'automatiser des tâches répétitives et complexes, réduisant ainsi les temps de développement et augmentant la précision de la détection des erreurs. Les principales entreprises technologiques ont intégré l'IA dans leurs processus de développement de logiciels, améliorant ainsi l'efficacité et facilitant la création d'applications plus intelligentes et adaptables.

Ainsi, ce Mastère hybride établira les fondamentaux de l'Intelligence Artificielle, fournissant aux informaticiens une base solide en théorie et en concepts clés. En outre, les types de données et leur gestion efficace pour les applications d'IA seront analysés, ainsi que le rôle des données dans l'IA, y compris la façon dont elles peuvent être optimisées et utilisées efficacement pour améliorer les résultats.

Les professionnels se plongeront également dans les technologies de pointe, telles que TensorFlow, et les applications spécialisées, telles que le traitement du langage naturel et les réseaux neuronaux récurrents. Ils seront ainsi préparés à relever des défis complexes dans des domaines tels que l'informatique bio-inspirée et l'amélioration de la productivité. Il examinera également l'architecture logicielle pour les Tests d'Assurance Qualité et le développement d'applications web et mobiles. 

Enfin, le programme d'études se concentrera sur la mise en œuvre de l'IA pour améliorer la qualité des tests de logiciels, une approche globale qui garantira que les étudiants sont préparés à comprendre l'Intelligence Artificielle en profondeur, en l'appliquant efficacement dans des projets du monde réel.

Dans ce contexte, TECH a développé un programme universitaire qui intègre la théorie, entièrement en ligne, avec un séjour pratique de 3 semaines dans des entreprises leaders du secteur. De cette manière, la première partie de l'itinéraire académique sera adaptée à l'emploi du temps professionnel et personnel du diplômé, qui n'aura besoin que d'un appareil électronique avec accès à Internet. En outre, il est basé sur la méthodologie révolutionnaire Relearning, qui met l'accent sur la répétition des concepts clés pour une assimilation efficace et naturelle du contenu.

Il se concentre sur les applications pratiques de l'IA dans différents contextes, tels que les projets web, les applications mobiles et les Tests d'Assurance Qualité, en collaboration avec la meilleure université numérique au monde, selon Forbes: TECH’’

Ce Mastère hybride en Intelligence Artificielle en Programmation contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Développement de plus de 100 cas pratiques présentés par des professionnels de l’Intelligence Artificielle et des professeurs d’université ayant une grande expérience dans leur application dans la Programmation
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels elles sont conçues fournissent des informations essentielles sur les procédures et les outils indispensables à la pratique professionnelle
• Tout cela sera complété par des cours théoriques, des questions à l'expert, des forums de discussion sur des sujets controversés et un travail de réflexion individuel
• Disponibilité des contenus à partir de tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet
• En outre, vous pourrez effectuer un stage dans l'une des meilleures entreprises du secteur

Vous analyserez les types de données et leur cycle de vie, ainsi que leur application directe dans l'exploration de données, grâce au meilleur matériel pédagogique, à la pointe de la technologie et de l'éducation”

Dans cette proposition de Mastère, de nature professionnalisante et de modalité hybride, le programme est destiné à la mise à jour des professionnels de l’Intelligence Artificielle qui exercent leurs fonctions dans des centres spécialisés dans ce domaine, et qui requièrent un haut niveau de qualification. Le contenu est basé sur les dernières données scientifiques, et orientés de manière didactique pour intégrer les connaissances théoriques dans la pratique informatique, et les éléments théoriques et pratiques faciliteront la mise à jour des connaissances et permettront la prise de décision stratégique éclairée.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, il permettra au professionnel d'obtenir un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira un apprentissage immersif programmé pour s'entraîner dans des situations réelles. La conception de ce programme est basée sur l' Apprentissage Par les Problèmes, grâce auquel le médecin devra essayer de résoudre les différentes situations de pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

Effectuez un séjour pratique de 3 semaines dans une entreprise prestigieuse et acquérez toutes les connaissances nécessaires à votre développement personnel et professionnel"

Vous plongerez dans des sujets avancés tels que les réseaux neuronaux profonds et leur entraînement à l'aide d'outils tels que TensorFlow, grâce à une vaste bibliothèque de ressources multimédias"

Le diplôme universitaire offrira un programme complet et actualisé, abordant à la fois les fondements théoriques et les applications pratiques de l'Intelligence Artificielle. Le programme comprend des modules essentiels tels que ” Fondamentaux de l'Intelligence Artificielle ” et ” Types et cycle de vie des données ”, qui jetteront les bases de la compréhension de la manipulation et du traitement de grands volumes d'informations. D'autres modules incluent ”Data mining: Sélection, prétraitement et transformation”, ”Algorithme et complexité en Intelligence Artificielle” et ”Systèmes intelligents”, qui approfondiront les techniques et algorithmes avancés essentiels au développement de l'IA.

Vous couvrirez des domaines spécialisés tels que l'apprentissage automatique, l'exploration de données, les réseaux neuronaux et le Deep Learning, ainsi que le traitement du langage naturel (NLP)”

Module 1. Principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle

1.1. Histoire de l'Intelligence artificielle 

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

1.2. L'Intelligence Artificielle dans les jeux 

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

1.3. Réseaux neuronaux 

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

1.4. Algorithmes génétiques 

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

1.5. Thésaurus, vocabulaires, taxonomies 

1.5.1. Vocabulaire 
1.5.2. Taxonomie 
1.5.3. Thésaurus 
1.5.4. Ontologies 
1.5.5. Représentation des connaissances: web sémantique 

1.6. Web sémantique 

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

1.7. Systèmes experts et DSS 

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

1.8. Chatbots et assistants virtuels

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

1.9. Stratégie de mise en œuvre de l'IA 
1.10. L'avenir de l'intelligence artificielle

1.10.1. Nous comprenons comment détecter les émotions grâce aux algorithmes
1.10.2. Créer une personnalité: langage, expressions et contenu
1.10.3. Tendances en matière d'intelligence artificielle
1.10.4. Réflexion

Module 2. Types et cycle de vie des données

2.1. Statistiques

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

2.2. Types de données statistiques

2.2.1. Selon le type

2.2.1.1. Quantitatif: données continues et données discrètes
2.2.1.2. Qualitatif: données binomiales, données nominales et données ordinales 

2.2.2. Selon la forme 

2.2.2.1. Numérique
2.2.2.2. Texte 
2.2.2.3. Logique

2.2.3. Selon la source

2.2.3.1. Primaire
2.2.3.2. Secondaire

2.3. Cycle de vie des données

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

2.4. Les premières étapes du cycle

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

2.5. Collecte des données

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

2.6. Nettoyage des données

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

2.7. Analyse des données, interprétations, évaluation des résultats

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

2.8. Entrepôt de données (Datawarehouse)

2.8.1. Les éléments qui le composent
2.8.2. Conception
2.8.3. Aspects à prendre en compte

2.9. Disponibilité des données

2.9.1. Accès
2.9.2. Utilité
2.9.3. Sécurité

2.10. Aspects réglementaires 

2.10.1. Loi sur la protection des données
2.10.2. Bonnes pratiques
2.10.3. Autres aspects réglementaires

Module 3. Les données de l’Intelligence Artificielle 

3.1. Science des données 

3.1.1. La science des données 
3.1.2. Outils avancés pour le scientifique des données 

3.2. Données, informations et connaissances 

3.2.1. Données, informations et connaissances
3.2.2. Types de données 
3.2.3. Sources des données 

3.3. Des données aux informations

3.3.1. Analyse des données 
3.3.2. Types d’analyse 
3.3.3. Extraction d'informations d'un dataset 

3.4. Extraction d'informations par la visualisation 

3.4.1. La visualisation comme outils d’analyse 
3.4.2. Méthodes de visualisation
3.4.3. Visualisation d'un ensemble de données 

3.5. Qualité des données 

3.5.1. Données de qualités 
3.5.2. Nettoyage des données
3.5.3. Prétraitement de base des données 

3.6. Dataset 

3.6.1. Enrichissement du Dataset 
3.6.2. La malédiction de la dimensionnalité 
3.6.3. Modification d'un ensemble de données 

3.7. Déséquilibre

3.7.1. Déséquilibre des classes 
3.7.2. Techniques d'atténuation du déséquilibre 
3.7.3. Équilibrer un Dataset 

3.8. Modèles non supervisé

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

3.9. Modèles supervisés 

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

3.10. Outils et bonnes pratiques 

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

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

4.1. Inférence statistique 

4.1.1. Statistiques Descriptives vs. Inférence Statistique 
4.1.2. Procédures paramétriques 
4.1.3. Procédures non paramétriques 

4.2. Analyse exploratoire 

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

4.3. Préparations des données 

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

4.4. Valeurs manquantes 

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

4.5. Bruit dans les données

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

4.6. La malédiction de la dimensionnalité 

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

4.7. Des attributs continus aux attributs discrets 

4.7.1. Données continues ou discrètes 
4.7.2. Processus de discrétisation 

4.8. Les données

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

4.9. Sélection des instances 

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

4.10. Pré-traitement des données dans les environnements Big Data 

Module 5. Algorithme et complexité en Intelligence Artificielle 

5.1. Introduction aux stratégies de conception d'algorithmes 

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

5.2. Efficacité et analyse des algorithmes 

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

5.3. Algorithmes de tri 

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

5.4. Algorithmes avec arbres 

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

5.5. Algorithmes avec Heaps 

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

5.6. Algorithmes graphiques 

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

5.7. Algorithmes Greedy 

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

5.8. Recherche de chemins minimaux 

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

5.9. Algorithmes Greedy sur les graphes 

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

5.10. Backtracking 

5.10.1. Le Backtracking 
5.10.2. Techniques alternatives 

Module 6. Systèmes intelligents 

6.1. Théorie des agents 

6.1.1. Histoire du concept 
6.1.2. Définition d’agent 
6.1.3. Les agents en Intelligence Artificielle 
6.1.4. Agents en ingénierie 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 Software pour la création d'ontologies 

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

6.7. Le web sémantique 

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

6.8. Autres modèles de représentation 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. Optimiseurs 

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 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’apprentissage avec TensorFlow 

10.1. TensorFlow 

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

10.2. TensorFlow et NumPy 

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

10.3. Personnalisation des modèles et des algorithmes d'apprentissage 

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

10.4. Fonctions et graphiques TensorFlow 

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

10.5. Chargement des données et prétraitement avec TensorFlow 

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

10.6. L'API tfdata 

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

10.7. Le format TFRecord 

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

10.8. Couches de prétraitement Keras 

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

10.9. Le projet TensorFlow Datasets 

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

10.10. Construire une application de Deep Learning avec TensorFlow 

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

Module 11. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs 

11.1. L’Architecture Visual Cortex 

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

11.2. Couches convolutives 

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

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

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

11.4. Architecture du CNN 

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

11.5. Mise en œuvre d'un CNN ResNetà 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 (TNL) avec les Réseaux Récurrents Naturels (RRN) et l'Attention 

12.1. Génération de texte à l'aide de RRN 

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

12.2. Création d'ensembles de données d'entraînement 

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

12.3. Classement des opinions avec RRN 

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

12.4. Réseau encodeur-décodeur pour la traduction automatique neuronale 

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

12.5. Mécanismes de l’attention 

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

12.6. Modèles Transformers 

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

12.7. Transformers pour la vision 

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

12.8. Bibliothèque de Transformers de Hugging Face 

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

12.9. Autres bibliothèques de Transformers. Comparaison 

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

12.10. Développement d'une Application NLP avec RRN et Atención Application Pratique 

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

Module 13. Autoencodeurs, GANs, et modèles de diffusion 

13.1. Représentation des données efficaces 

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

13.2. Réalisation de PCA avec un codeur automatique linéaire incomplet 

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

13.3. Codeurs automatiques empilés 

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

13.4. Auto-encodeurs convolutifs 

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

13.5. Suppression du bruit des codeurs automatiques 

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

13.6. Codeurs automatiques dispersés 

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

13.7. Codeurs automatiques variationnels 

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

13.8. Génération d'images MNIST à la mode 

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

13.9. Réseaux adversaires génératifs et modèles de diffusion 

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

13.10. Application des Modèles 

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

Module 14. Informatique bio-inspirée

14.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée 

14.1.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée 

14.2. Algorithmes d'adaptation sociale 

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

14.3. Algorithmes génétiques 

14.3.1. Structure générale 
14.3.2. Implantations des principaux opérateurs 

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

14.4.1. Algorithme CHC 
14.4.2. Problèmes multimodaux 

14.5. Modèles de calcul évolutif (I) 

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

14.6. Modèles de calcul évolutif (II) 

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

14.7. Programmation évolutive appliquée aux problèmes d'apprentissage 

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

14.8. Problèmes multi-objectifs 

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

14.9. Réseaux neuronaux (I) 

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

14.10. Réseaux neuronaux (II) 

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

Module 15. Intelligence Artificielle: Stratégies et applications

15.1. Services financiers

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

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

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

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

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

15.4. Retail

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

15.5. Industrie

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

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

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

15.7. Administration publique

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

15.8. Éducation

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

15.9. Sylviculture et agriculture

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

15.10. Ressources Humaines

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

Module 16. Amélioration de la productivité du Développement de software grâce à l'IA 

16.1. Préparer l'environnement de développement approprié 

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

16.2. Extensions indispensables à Visual Studio Code pour l'IA     

16.2.1. Explorer et sélectionner les extensions AI pour Visual Studio Code 
16.2.2. Intégrer des outils d'analyse statique et dynamique dans l'IDE 
16.2.3. Automatisation des tâches répétitives avec des extensions spécifiques 
16.2.4. Personnalisation de l'environnement de développement pour améliorer l'efficacité 

16.3. Conception No-code de l'Interface Utilisateur avec Flutterflow

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

16.4. Optimisation du code à l'aide de ChatGPT

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

16.5. Gestion du référentiel AI à l'aide de ChagGPT

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

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

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

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

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

16.8. Pair Programming avec GitHub Copilot

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

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

16.9.1. Outils et services de traduction automatique spécifiques aux langages de programmation 
16.9.2. Adapter les algorithmes de traduction automatique aux contextes de développement 
16.9.3. Améliorer l'interopérabilité entre différentes langues grâce à la traduction automatique 
16.9.4. Évaluer et atténuer les défis et les limites potentiels de la traduction automatique

16.10. Outils d'IA recommandés pour améliorer la productivité 

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

Module 17. Architecture du software avec l'IA

17.1. Optimisation et gestion des performances des outils d'IA à l'aide de ChatGPT

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

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

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

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

17.3.1. Principes de conception pour faciliter la maintenabilité dans les projets d'IA 
17.3.2. Stratégies de documentation spécifiques aux modèles et algorithmes d'IA 
17.3.3. Mise en œuvre de tests unitaires et d'intégration pour faciliter la maintenabilité 
17.3.4. Méthodes de refonte et d'amélioration continue des systèmes comportant des composants d'IA

17.4. Conception de systèmes à grande échelle

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

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

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

17.6. Structures de données IA utilisant ChatGPT

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

17.7. Programmation d'algorithmes pour les produits d'IA

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

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

17.8.1. Identification et application de modèles de conception communs dans les projets comportant des composants d'IA 
17.8.2. Développement de modèles spécifiques pour l'intégration de modèles et d'algorithmes dans des systèmes existants 
17.8.3. Stratégies de mise en œuvre des modèles pour améliorer la réutilisation et la maintenabilité dans les projets d'IA 
17.8.4. Études de cas et meilleures pratiques dans l'application des modèles de conception dans les architectures d'IA 

17.9. Mise en œuvre d'une architecture propre à l'aide de ChatGPT

17.9.1. Principes et concepts fondamentaux de Clean Architecture
17.9.2. Adaptation de la Clean Architecture aux projets comportant des composants d'IA 
17.9.3. Mise en œuvre des couches et des dépendances dans les systèmes d'architecture propre 
17.9.4. Avantages et défis de la mise en œuvre de la Clean Architecture dans le développement de software d'IA 

17.10. Développement de software sécurisé dans les applications web avec DeepCode

17.10.1. Principes de sécurité dans le développement de software avec des composants d'IA 
17.10.2. Identifier et atténuer les vulnérabilités potentielles des modèles et algorithmes d'IA 
17.10.3. Mise en œuvre de pratiques de développement sécurisées dans les applications web dotées de fonctionnalités d'Intelligance Artificielle 
17.10.4. Stratégies de protection des données sensibles et de prévention des attaques dans les projets d'IA 

Module 18. Projets web avec l’IA

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

18.1.1. Configuration des environnements de développement web pour les projets avec intelligence artificielle 
18.1.2. Sélection et préparation des outils essentiels pour le développement web de l'IA 
18.1.3. Intégration de bibliothèques et de frameworks spécifiques pour les projets web avec intelligence artificielle 
18.1.4. Mise en œuvre de bonnes pratiques dans la configuration d'environnements de développement collaboratifs 

18.2. Création de Workspaces pour les Projets d'IA avec GitHub Copilot

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

18.3. Modèles de Conception dans les Produits avec GitHub Copilot

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

18.4. Développement Frontend avec GitHub Copilot

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

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

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

18.6. Développement Backend avec GitHub Copilot

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

18.7. Optimiser votre Processus de Déploiement Web

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

18.8. IA dans l'Informatique en Cloud

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

18.9. Créer un Projet avec AI pour les Environnements LAMP avec l'aide de ChatGPT

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

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

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

Module 19. Applications mobiles avec l'IA   

19.1. Préparation de l'Environnement de Travail pour le Développement Mobile de l'IA

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

19.2. Création d'un Workspace avec GitHub Copilot

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

19.3. Configuration de Firebase

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

19.4. Concepts de Clean Architecture, DataSources, Repositories

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

19.5. Création d'un Écran d’Authentification avec GitHub Copilot

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

19.6. Création du Dashboard et de la Navigation avec GitHub Copilot

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

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

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

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

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

19.9. Création d'un Écran des Paramètres avec GitHub Copilot

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

19.10. Création d'icônes, de Splash et de Ressources Graphiques pour votre Application d’IA     

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

Module 20. L'IA pour les AQ Testing 

20,1. Cycle de Vie du Testing

20.1.1. Description et compréhension du cycle de vie des testing dans le développement de software
20.1.2. Phases du cycle de vie des testing et leur importance dans l'assurance qualité 
20.1.3. Intégration de l'intelligence artificielle à différents stades du cycle de vie des testing 
20.1.4. Stratégies d'amélioration continue du cycle de vie des testing  à l'aide de l'IA 

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

20.2.1. Conception et rédaction efficaces des cas de test dans le contexte des AQ Testing 
20.2.2. Identifier les bugs et les erreurs pendant l'exécution des cas de test 
20.2.3. Application de techniques de détection précoce des bugs par l'analyse statique 
20.2.4. Utilisation d'outils d'intelligence artificielle pour l'identification automatique des bugs dans les test cases 

20.3. Types de Testing

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

20.4. Création d'un Plan de Test à l'aide de ChatGPT

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

20.5. Détection et Signalement des Bugs de l'IA

20.5.1. Mise en œuvre de techniques de détection automatique des bugs à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique
20.5.2. Utilisation de ChatGPT pour analyser dynamiquement le code à la recherche de bugs potentiels
20.5.3. Stratégies pour la génération automatique de rapports détaillés sur les bugs détectés à l'aide de ChatGPT 
20.5.4. Collaboration efficace entre les équipes de développement et d'assurance qualité dans la gestion des bugs identifiés par l'IA

20.6. Créer des Tests Automatisés avec l'IA

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

20.7. API Testing

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

20.8. Outils d'IA pour les Web Testing

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

20.9. Mobile Testing à l’aide de l’IA

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

20.10. Outils d'AQ utilisant l'IA

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

Profitez de cette opportunité pour vous entourer de professionnels experts et apprendre de leur méthodologie de travail"