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Module 1. Principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle

1.1. Histoire de l'Intelligence artificielle 

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

1.2. L'Intelligence Artificielle dans les jeux 

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

1.3. Réseaux neuronaux 

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

1.4. Algorithmes génétiques 

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

1.5. Thésaurus, vocabulaires, taxonomies 

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

1.6. Web sémantique 

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

1.7. Systèmes experts et DSS 

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

1.8. Chatbots et assistants virtuels

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

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

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

Module 2. Types de données et cycle de vie des données 

2.1. Statistiques

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

2.2. Types de données statistiques

2.2.1. Selon le type

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

2.2.2. Selon la forme 

2.2.2.1. Numérique
2.2.2.2. Texte 
2.2.2.3. Logique

2.2.3. Selon la source

2.2.3.1. Primaire
2.2.3.2. Secondaire

2.3. Cycle de vie des données

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

2.4. Les premières étapes du cycle

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

2.5. Collecte des données

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

2.6. Nettoyage des données

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

2.7. Analyse des données, interprétations, évaluation des résultats

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

2.8. Entrepôt de données (Datawarehouse)

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

2.9. Disponibilité des données

2.9.1. Accès
2.9.2. Utilité
2.9.3. Sécurité

2.10. Aspects réglementaires 

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

Module 3. Les données en Intelligence Artificielle 

3.1. Science des données 

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

3.2. Données, informations et connaissances 

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

3.3. Des données aux informations

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

3.4. Extraction d'informations par la visualisation 

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

3.5. Qualité des données 

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

3.6. Dataset 

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

3.7. Déséquilibre

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

3.8. Modèles non supervisé

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

3.9. Modèles supervisés 

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

3.10. Outils et bonnes pratiques 

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

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

4.1. Inférence statistique 

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

4.2. Analyse exploratoire 

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

4.3. Préparations des données 

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

4.4. Valeurs manquantes 

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

4.5. Bruit dans les données

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

4.6. La malédiction de la dimensionnalité 

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

4.7. Des attributs continus aux attributs discrets 

4.7.1. Données continues ou discrètes 
4.7.2. Processus de discrétisation 

4.8. Les données

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

4.9. Sélection des instances 

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

4.10. Prétraitement des données dans les environnements Big Data 

Module 5. Algorithme et complexité en Intelligence Artificielle 

5.1. Introduction aux stratégies de conception d'algorithmes 

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

5.2. Efficacité et analyse des algorithmes 

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

5.3. Algorithmes de tri 

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

5.4. Algorithmes avec arbres 

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

5.5. Algorithmes avec Heaps 

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

5.6. Algorithmes graphiques 

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

5.7. Algorithmes Greedy 

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

5.8. Recherche de chemins minimaux 

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

5.9. Algorithmes Greedy sur les graphes 

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

5.10. Backtracking 

5.10.1. Le Backtracking 
5.10.2. Techniques alternatives 

Module 6. Systèmes intelligents 

6.1. Théorie des agents 

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

6.2. Architectures des agents 

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

6.3. Information et connaissance 

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

6.4. Représentation des connaissances 

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

6.5. Ontologies 

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

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

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

6.7. Le web sémantique 

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

6.8. Autres modèles de représentation des connaissances 

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

6.9. Évaluation et intégration des représentations des connaissances 

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

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

6.10.1. Concept de raisonneur 
6.10.2. 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 tableaux NumPy avec TensorFlow 
10.2.3. Opérations NumPy pour les graphes TensorFlow 

10.3. Personnalisation des modèles et des algorithmes d'apprentissage 

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

10.4. Fonctions et graphiques TensorFlow 

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

10.5. Chargement des données et prétraitement avec TensorFlow 

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

10.6. L'API tf.data 

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

10.7. Le format TFRecord 

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

10.8. Couches de prétraitement Keras 

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

10.9. Le projet TensorFlow Datasets 

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

10.10. Construire une application de Deep Learning avec TensorFlow 

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

Module 11. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs 

11.1. L’Architecture Visual Cortex 

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

11.2. Couches convolutives 

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

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

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

11.4. Architecture du CNN 

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

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

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

11.6. Utilisation de modèles Keras pré-entraînés 

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

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

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

11.8. Classification et Localisation en Deep Computer Vision 

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

11.9. Détection et suivi d'objets 

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

11.10. Segmentation sémantique 

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

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

12.1. Génération de texte à l'aide de RNN 

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

12.2. Création d'ensembles de données d'entraînement 

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

12.3. Classement des opinions avec RNN 

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

12.4. Réseau encodeur-décodeur pour la traduction automatique neuronale 

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

12.5. Mécanismes de l’attention 

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

12.6. Modèles Transformers 

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

12.7. Transformers pour la vision 

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

12.8. Bibliothèque de Transformers de Hugging Face 

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

12.9. Autres bibliothèques de Transformers. Comparaison 

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

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

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

Module 13. Autoencodeurs, GANs, et Modèles de Diffusion 

13.1. Représentation des données efficaces 

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

13.2. Réalisation de PCA avec un codeur automatique linéaire incomplet 

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

13.3. Codeurs automatiques empilés 

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

13.4. Auto-encodeurs convolutifs 

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

13.5. Suppression du bruit des codeurs automatiques 

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

13.6. Codeurs automatiques dispersés 

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

13.7. Codeurs automatiques variationnels 

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

13.8. Génération d'images MNIST à la mode 

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

13.9. Réseaux adversaires génératifs et modèles de diffusion 

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

13.10. Implémentation des modèles 

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

Module 14. Informatique bio-inspirée

14.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée 

14.1.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée 

14.2. Algorithmes d'adaptation sociale 

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

14.3. Algorithmes génétiques 

14.3.1. Structure générale 
14.3.2. Implantations des principaux opérateurs 

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

14.4.1. Algorithme CHC 
14.4.2. Problèmes multimodaux 

14.5. Modèles de calcul évolutif (I) 

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

14.6. Modèles de calcul évolutif (II) 

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

14.7. Programmation évolutive appliquée aux problèmes d'apprentissage 

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

14.8. Problèmes multi-objectifs 

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

14.9. Réseaux neuronaux (I) 

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

14.10. Réseaux neuronaux (II) 

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

Module 15. Intelligence Artificielle: Stratégies et applications

15.1. Services financiers

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

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

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

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

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

15.4. Retail

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

15.5. Industrie

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

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

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

15.7. Administration publique

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

15.8. Éducation

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

15.9. Sylviculture et agriculture

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

15.10 Ressources Humaines

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

Module 16. Améliorer la Productivité du Développement de Logiciels grâce à l'IA 

16.1. Préparer un environnement de développement approprié 

16.1.1. Sélection des outils essentiels pour le développement avec 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 essentielles de l'IA pour Visual Studio Code

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

16.3. Design Non Codé de l'Interface Utilisateur avec des Eléments d'IA 

16.3.1. Principes de design Non Codé et leur application dans les interfaces de l'utilisateur 
16.3.2. Incorporation d'éléments d'IA au design de l'interface visuelle 
16.3.3. Outils et plates-formes pour la création Non Codée d'interfaces intelligentes 
16.3.4. Évaluation et amélioration continue des interfaces Non Codé grâce à l' IA 

16.4. Optimisation du code à l'aide de ChatGPT

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

16.5. Gestion du Référentiel avec l'IA

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

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

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 de la base de données 
16.6.4. Surveillance et détection proactives des problèmes potentiels de la base de données 

16.7. Recherche d'erreurs et création de tests unitaires fondés sur l'IA

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 au moyen de l'analyse statique et de l'IA 
16.7.3. Amélioration de la couverture des tests grâce à l'identification des 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 suggestions de code générées par GitHub Copilot 
16.8.4. Intégration Études de cas et meilleures pratiques en matière de Pair Programming assisté par l' IA 

16.9. Traduction automatique entre langages de programmation

16.9.1. Outils et services de traduction automatique spécifiques pour les langages de programmation 
16.9.2. Adaptation des algorithmes de traduction automatique aux contextes de développement 
16.9.3. Améliorer l'interopérabilité entre différentes langues grâce à la traduction automatique 
16.9.4. Évaluation et atténuation des difficultés et des limites potentielles de la traduction automatique

16.10. Outils d'IA recommandés pour améliorer la productivité 

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

Module 17. Architecture logicielle avec IA

17.1. Optimisation et gestion des performances des outils d'IA

17.1.1. Profilage et analyse des performances dans les outils d'IA 
17.1.2. Stratégies d'optimisation des algorithmes et modèles d'IA 
17.1.3. Mise en œuvre de techniques de mise en 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

17.2.1. Design 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 du flux de travail et de la charge de travail dans les systèmes évolutifs 
17.2.4. Stratégies d'expansion horizontale et verticale dans des environnements à demande variable 

17.3. Maintenabilité des applications IA

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

17.4. Design de systèmes à grande échelle

17.4.1. Principes architecturaux pour la conception de systèmes à grande échelle 
17.4.2. Décomposition de 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 comportant 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. Design de schémas de base de données pour un traitement efficace de grands volumes de données 
17.5.3. Stratégies de partitionnement et de réplication dans les environnements de stockage de données de masse 
17.5.4. Mise en œuvre de systèmes de gestion des données pour garantir l'intégrité et la disponibilité dans les projets d'IA 

17.6. Structures des données avec IA

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

17.7. Algorithmes de programmation pour les produits d'IA

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

17.8. Modèles de conception pour le développement avec 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 de modèles pour améliorer la réutilisabilité et la maintenabilité dans les projets d'IA 
17.8.4. Études de cas et meilleures pratiques dans l'application des modèles de conception dans les architectures d'IA 

17.9. Mise en œuvre de Clean Architecture

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

17.10. Développement de logiciels sécurisés dans les applications web avec l'IA

17.10.1. Principes de sécurité pour le développement de logiciels avec des composants d'IA 
17.10.2. Identification et atténuation des 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'Intelligence Artificielle 
17.10.4. Stratégies de protection des données sensibles et de prévention des attaques dans les projets d'IA 

Module 18. Projets Web avec IA

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

18.1.1. Configuration des environnements de développement web pour les projets faisant appel à l'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 d'Intelligence Artificielle 
18.1.4. Mise en œuvre de bonnes pratiques dans la configuration d'environnements de développement collaboratifs 

18.2. Création des Workspace pour les projets d'IA

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

18.3. Modèles de Design dans les Produits d'IA

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

18.4. Développement Frontend avec l'IA

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 Frontend avec l'IA

18.5. Création de la Base de Données

18.5.1. Sélection des technologies de base de données pour les projets web avec Intelligence Artificielle 
18.5.2. Conception de schémas de base de données pour le stockage et la gestion 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 de Backend avec l'IA

18.6.1. Intégration des services et modèles d'IA dans la logique commerciale 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 prise de décision dans le Backend avec l'IA 
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 des projets web avec l'IA 
18.7.2. Mettre en œuvre des pipelines CI/CD adaptés aux applications web avec des composants d'Intelligence Artificielle 
18.7.3. Stratégies pour une gestion efficace des versions et des mises à jour dans les déploiements continus 
18.7.4. Surveillance et analyse post-déploiement pour l'amélioration continue des processus

18.8. L'IA dans l'Informatique en Nuage

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

18.9. Création d'un Projet basé sur l'IA pour les Environnements LAMP

18.9.1. Adaptation des projets web basés sur la pile LAMP pour 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

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

Module 19. Applications mobiles avec l'IA  

19.1. Préparer un Environnement de Travail pour le Développement d'Applications Mobiles avec l'IA

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

19.2. Création d'un Workspace avec GitHub Copilot

19.2.1. Intégration de GitHub Copilot dans les environnements de développement mobile 
19.2.2. Utilisation efficace de GitHub Copilot pour la génération de code dans les projets 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 dans le développement d'applications mobiles d'IA

19.3. Configuration de Firebase

19.3.1. Configuration initiale d'un projet Firebase pour le développement mobile 
19.3.2. Intégration de Firebase dans les 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 AI 
19.4.2. Mise en œuvre des couches DataSources et Repositories dans les architectures propres
19.4.3. Conception et structuration des composants dans les projets mobiles en mettant l'accent sur l'architecture propre 
19.4.4. Avantages et défis de la mise en œuvre de Clean Architecture dans les applications mobiles avec IA

19.5. Création d'un Écran d'Authentification

19.5.1. Conception et développement d'interfaces utilisateurs pour les écrans d'authentification dans les applications mobiles avec IA 
19.5.2. Intégration des services d'authentification Firebase dans 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 utilisateur dans l'écran d'authentification 

19.6. Création de Dashboard et navigation

19.6.1. Conception et développement de Dashboards avec des éléments d'Intelligence Artificielle 
19.6.2. Mise en œuvre de systèmes de navigation efficaces dans les applications mobiles grâce à 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 Listage

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

19.8. Création d'un Écran de Détail

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

19.9. Création de l'Écran des Settings

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 de l'Intelligence Artificielle 
19.9.3. Mise en œuvre d'options de personnalisation et de préférences dans l'écran de configuration 
19.9.4. Stratégies de convivialité et de clarté dans la présentation des options de l'écran de settings 

19.10. Création d'Icônes, Splash et de Ressources Graphiques pour votre Application AI     

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

Module 20. L'IA pour les QA Testing 

20.1. Cycle de Vie des Testing

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

20.2. Test Cases et Détection des Bugs

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

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 d'IA 
20.3.4. Adaptation des types de testing conventionnels aux projets comportant des éléments d'intelligence artificielle 

20.4. Création d'un Plan de Test

20.4.1. Dessin et structuration d'un plan de test complet 
20.4.2. Identification des exigences et des scénarios d'essai 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 Bogues par l' IA

20.5.1. Mise en œuvre de techniques de détection automatique des bogues à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique
20.5.2. Utilisation d'outils d'intelligence artificielle pour l'analyse dynamique du code à la recherche d'erreurs potentielles
20.5.3. Stratégies de génération automatique de rapports détaillés sur les bogues détectés par l'IA 
20.5.4. Collaboration efficace entre les équipes de développement et de QA dans la gestion des bogues identifiés par l'IA

20.6. Création de Tests Automatisés avec l'IA

20.6.1. Développement de scripts de tests automatisés pour les projets comportant des composants d'intelligence artificielle 
20.6.2. Intégration d'outils d'automatisation des tests basés sur l'IA
20.6.3. Utilisation d'algorithmes de machine learning pour la génération dynamique de cas de test automatisés 
20.6.4. Stratégies pour l'exécution et la maintenance efficaces des cas de test automatisés dans les projets d'IA

20.7. API Testing

20.7.1. Concepts fondamentaux des testing d'API et leur importance en matière de QA 
20.7.2. Développement de tests pour la vérification des API dans des environnements avec des composants d'Intelligence Artificielle 
20.7.3. Stratégies de validation des données et des résultats dans les testing d'API avec l'IA 
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. Exploration des 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 l'IA 
20.8.4. Évaluation d'outils spécifiques pour améliorer l'efficacité des web testing grâce à l'IA

20.9. Mobile Testing Utilisant 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 plates-formes mobiles fondées sur l'IA 
20.9.3. Utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique pour la détection des 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 de QA avec IA

20.10.1. Exploration des outils et plates-formes d'assurance de la qualité intégrant des capacités d'Intelligence Artificielle
20.10.2. Évaluation d'outils pour une gestion et une exécution efficaces des tests dans les projets d'IA 
20.10.3. Utilisation d'algorithmes de machine learning 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 basés sur l' IA 

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