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Module 1. Les principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle

1.1. Histoire de l'Intelligence Artificielle

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

1.2. L'Intelligence Artificielle dans les jeux

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

1.3. Réseaux neuronaux

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

1.4. Algorithmes génétiques

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

1.5. Thésaurus, vocabulaires, taxonomies

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

1.6. Web sémantique

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

1.7. Systèmes experts et DSS

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

1.8. Chatbots et assistants virtuels

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

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

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

Module 2. Types et Cycle de Vie des données

2.1. Statistiques

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

2.2. Types de données statistiques

2.2.1. Selon le type

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

2.2.2. Selon la forme

2.2.2.1. Numérique
2.2.2.2. Texte
2.2.2.3. Logique

2.2.3. Selon la source

2.2.3.1. Primaire
2.2.3.2. Secondaire

2.3. Cycle de vie des données

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

2.4. Les premières étapes du cycle

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

2.5. Collecte des données

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

2.6. Nettoyage des données

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

2.7. Analyse des données, interprétations, évaluation des résultats

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

2.8. Entrepôt de données (Datawarehouse)

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

2.9. Disponibilité des données

2.9.1. Accès
2.9.2. Utilité
2.9.3. Sécurité

2.10. Aspects réglementaires

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

Module 3. Les données en Intelligence Artificielle

3.1. Science des données

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

3.2. Données, informations et connaissances

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

3.3. Des données aux informations

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

3.4. Extraction d'informations par la visualisation

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

3.5. Qualité des données

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

3.6. Dataset

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

3.7. Déséquilibre

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

3.8. Modèles non supervisés

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

3.9. Modèles supervisés

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

3.10. Outils et bonnes pratiques

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

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

4.1. Inférence statistique

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

4.2. Analyse exploratoire

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

4.3. Préparations des données

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

4.4. Valeurs manquantes

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

4.5. Bruit dans les données

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

4.6. La malédiction de la dimensionnalité

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

4.7. Des attributs continus aux attributs discrets

4.7.1. Données continues ou discrètes
4.7.2. Processus de discrétisation

4.8. Les données

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

4.9. Sélection des instances

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

4.10. Prétraitement des données dans les environnements Big Data

Module 5. Algorithme et complexité en Intelligence Artificielle

5.1. Introduction aux stratégies de Design d'algorithmes

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

5.2. Efficacité et analyse des algorithmes

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

5.3. Algorithmes de tri

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

5.4. Algorithmes avec arbres

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

5.5. Algorithmes avec Heaps

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

5.6. Algorithmes graphiques

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

5.7. Algorithmes Greedy

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

5.8. Recherche de chemins minimaux

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

5.9. Algorithmes Greedy sur les graphes

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

5.10. Backtracking

5.10.1. Le Backtracking
5.10.2. Techniques alternatives

Module 6. Systèmes intelligents

6.1. Théorie des agents

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

6.2. Architectures des agents

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

6.3. Information et connaissance

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

6.4. Représentation de la connaissance

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

6.5. Ontologies

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

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

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

6.7. Le web sémantique

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

6.8. Autres modèles de représentation de la connaissance

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

6.9. Évaluation et intégration des représentations de la connaissance

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

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

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

Module 7. Apprentissage automatique et exploration des données

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

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

7.2. Exploration et prétraitement des données

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

7.3. Arbres de décision

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

7.4. Évaluation des classificateurs

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

7.5. Règles de classification

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

7.6. Réseaux neuronaux

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

7.7. Méthodes bayésiennes

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

7.8. Modèles de régression et de réponse continue

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

7.9. Clustering

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

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

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

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

8.1. Apprentissage profond

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

8.2. Opérations

8.2.1. Somme
8.2.2. Produit
8.2.3. Transfert

8.3. Couches

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

8.4. Liaison des couches et opérations

8.4.1. Design 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. Design 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. Design de modèles
9.6.2. Sélection des métriques et des paramètres d'évaluation
9.6.3. Tests d'hypothèses

9.7. Transfer Learning

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

9.8. Data Augmentation

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

9.9. Application pratique du Transfer Learning

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

9.10. Régularisation

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

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

10.1. TensorFlow

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

10.2. TensorFlow et NumPy

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

10.3. Personnalisation des modèles et des algorithmes d'apprentissage

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

10.4. Fonctions et graphiques TensorFlow

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

10.5. Chargement des données et prétraitement avec TensorFlow

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

10.6. L'API tfdata

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

10.7. Le format TFRecord

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

10.8. Couches de prétraitement Keras

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

10.9. Le projet TensorFlow Datasets

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

10.10. Construire une application de Deep Learning avec TensorFlow

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

Module 11. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs

11.1. L’Architecture Visual Cortex

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

11.2. Couches convolutives

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

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

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

11.4. Architecture du CNN

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

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

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

11.6. Utilisation de modèles Keras pré-entraînés

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

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

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

11.8. Classification et localisation en Deep Computer Vision

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

11.9. Détection et suivi d'objets

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

11.10. Segmentation sémantique

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

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

12.1. Génération de texte à l'aide de RNN

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

12.2. Création d'ensembles de données d'entraînement

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

12.3. Classement des opinions avec RNN

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

12.4. Réseau encodeur-décodeur pour la traduction automatique neuronale

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

12.5. Mécanismes de l’attention

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

12.6. Modèles Transformers

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

12.7. Transformers pour la vision

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

12.8. Bibliothèque de Transformers de Hugging Face

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

12.9. Autres bibliothèques de Transformers. Comparaison

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

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

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

Module 13. Autoencodeurs, GAN, et Modèles de Diffusion

13.1. Représentation des données efficaces

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

13.2. Réalisation de PCA avec un codeur automatique linéaire incomplet

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

13.3. Codeurs automatiques empilés

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

13.4. Auto-encodeurs convolutifs

13.4.1. Design 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. Design de modèles de codage
13.5.3. Utilisation de techniques de régularisation

13.6. Codeurs automatiques dispersés

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

13.7. Codeurs automatiques variationnels

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

13.8. Génération d'images MNIST à la mode

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

13.9. Réseaux adversatifs génératifs et modèles de diffusion

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

13.10. Implémentation des modèles

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

Module 14. Informatique bio-inspirée

14.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée

14.1.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée

14.2. Algorithmes d'adaptation sociale

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

14.3. Algorithmes génétiques

14.3.1. Structure générale
14.3.2. Implantations des principaux opérateurs

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

14.4.1. Algorithme CHC
14.4.2. Problèmes multimodaux

14.5. Modèles de calcul évolutif (I)

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

14.6. Modèles de calcul évolutif (II)

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

14.7. Programmation évolutive appliquée aux problèmes d'apprentissage

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

1.8. 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 et défis
15.1.2. Cas d'utilisation
15.1.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.1.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

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

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

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

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

15.4. Retail

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

15.5. Industrie

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

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

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

15.7. Administration publique

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

15.8. Éducation

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

15.9. Sylviculture et agriculture

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

15.10. Ressources Humaines

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

Module 16. Analyse Technique des Marchés Financiers avec l'IA

16.1. Analyse et visualisation des indicateurs techniques avec Plotly et Dash

16.1.1. Mise en place de graphiques interactifs avec Plotly
16.1.2. Visualisation avancée de séries temporelles avec Matplotlib
16.1.3. Création de dashboards dynamiques en temps réel avec Dash

16.2. Optimisation et automatisation des indicateurs techniques avec Scikit-learn

16.2.1. Automatisation des indicateurs avec Scikit-learn
16.2.2. Optimisation des indicateurs techniques
16.2.3. Création d'indicateurs personnalisés avec Keras

16.3. Reconnaissance de modèles financiers avec CNN

16.3.1. Utilisation de CNN dans TensorFlow pour identifier des modèles dans les graphiques
16.3.2. Améliorer les modèles de reconnaissance avec des techniques d'apprentissage par transfert
16.3.3. Validation des modèles de reconnaissance sur les marchés en temps réel

16.4. Stratégies de trading quantitatives avec QuantConnect

16.4.1. Construire des systèmes de trading algorithmiques avec QuantConnect
16.4.2. Backtesting de stratégies avec QuantConnect
16.4.3. Intégration du Machine Learning dans les stratégies de trading avec QuantConnect

16.5. Trading algorithmique avec Reinforcement Learning utilisant TensorFlow

16.5.1. Apprentissage par renforcement pour le trading
16.5.2. Création d'agents de trading avec TensorFlow Reinforcement Learning
16.5.3. Simulation et ajustement des agents dans OpenAI Gym

16.6. Modélisation de séries temporelles avec LSTM dans Keras pour la prévision des prix

16.6.1. Application de LSTM pour la prévision des prix
16.6.2. Mise en œuvre de modèles LSTM dans Keras pour les séries temporelles financières
16.6.3. Optimisation et réglage des paramètres dans les modèles de séries temporelles

16.7. Application de l'Intelligence Artificielle Explicable (XAI) dans le domaine de la finance

16.7.1. Application de l'IAO en finance
16.7.2. Application de LIME pour les modèles de trading
16.7.3. Utilisation de SHAP pour l'analyse de la contribution des caractéristiques dans les décisions d'IA

16.8. Optimisation du High-Frequency Trading (HFT) à l'aide de modèles de Machine Learning

16.8.1. Développement de modèles d'apprentissage automatique pour le HFT
16.8.2. Mise en œuvre de stratégies HFT avec TensorFlow
16.8.3. Simulation et évaluation du HFT dans des environnements contrôlés

16.9. Analyse de la volatilité à l'aide de Machine Learning

16.9.1. Application de modèles intelligents pour prédire la volatilité
16.9.2. Mise en œuvre de modèles de volatilité avec PyTorch
16.9.3. Intégration de l'analyse de la volatilité dans la gestion du risque de portefeuille

16.10. Optimisation de portefeuille avec des algorithmes génétiques

16.10.1. Principes fondamentaux des algorithmes génétiques pour l'optimisation des investissements sur les marchésPrincipes fondamentaux des algorithmes génétiques pour l'optimisation des investissements sur les marchés
16.10.2. Mise en œuvre d'algorithmes génétiques pour la sélection de portefeuilles
16.10.3. Évaluation des stratégies d'optimisation de portefeuille

Module 17. Analyse Fondamentale des Marchés Financiers avec l'IA

17.1. Modélisation prédictive de la performance financière avec Scikit-Learn

17.1.1. Régression linéaire et logistique pour les prévisions financières avec Scikit-Learn
17.1.2. Utilisation de réseaux neuronaux avec TensorFlow pour prévoir les revenus et les bénéfices
17.1.3. Validation des modèles prédictifs par cross-validation avec Scikit-Learn

17.2. Valorisation des entreprises avec le Deep Learning (apprentissage profond)

17.2.1. Automatisation du modèle Discounted Cash Flow (DCF) avec TensorFlow
17.2.2. Modèles d'évaluation avancés avec PyTorch
17.2.3. Intégration et analyse de plusieurs modèles d'évaluation avec Pandas

17.3. Analyse des états financiers avec NLP en utilisant ChatGPT

17.3.1. Extraction d'informations clés à partir de rapports annuels avec ChatGPT
17.3.2. Analyse du sentiment des rapports d'analystes et des nouvelles financières avec ChatGPT
17.3.3. Mise en œuvre de modèles NLP avec Chat GPT pour l'interprétation de textes financiers

17.4. Analyse du risque et du crédit avec Machine Learning

17.4.1. Modèles de notation de crédit utilisant des SVM et des arbres de décision dans Scikit-Learn
17.4.2. Analyse du risque de crédit dans les entreprises et les obligations avec TensorFlow
17.4.3. Visualiser les données sur les risques avec Tableau

17.5. Analyse de crédit avec Scikit-Learn

17.5.1. Mise en œuvre de modèles de scoring de crédit
17.5.2. Analyse du risque de crédit avec RandomForest dans Scikit-Learn
17.5.3. Visualisation avancée des scores de crédit avec Tableau

17.6. Évaluation de la durabilité ESG avec des techniques de Data Mining

17.6.1. Méthodes d'extraction des données de l'ESG
17.6.2. Modélisation de l'impact de l'ESG à l'aide de techniques de régression
17.6.3. Applications de l'analyse ESG dans les décisions d'investissement

17.7. Analyse comparative sectorielle avec l'Intelligence Artificielle à l'aide de TensorFlow et Power BI

17.7.1. Analyse comparative des entreprises à l'aide de l'IA
17.7.2. Modélisation prédictive des performances sectorielles avec TensorFlow
17.7.3. Mise en œuvre de dashboards sectoriels avec Power BI

17.8. Gestion de portefeuille avec optimisation de l'IA

17.8.1. Optimisation du portefeuille
17.8.2. Utiliser des techniques de Machine Learning pour l'optimisation de portefeuille avec Scikit-Optimize
17.8.3. Mise en œuvre et évaluation de l'efficacité des algorithmes dans la gestion de portefeuille

17.9. Détection de la fraude financière avec l'IA en utilisant TensorFlow et Keras

17.9.1. Concepts et techniques de base de la détection de la fraude par l'IA
17.9.2. Construction de modèles de détection avec des réseaux neuronaux dans TensorFlow
17.9.3. Mise en œuvre pratique de systèmes de détection de la fraude pour les transactions financières

17.10. Analyse et modélisation dans les Fusions et Acquisitions avec IA

17.10.1. Utilisation de modèles prédictifs d'IA pour évaluer les fusions et acquisitions
17.10.2. Simulation de scénarios post-fusion à l'aide de techniques de Machine Learning
17.10.3. Évaluation de l'impact financier des M&A à l'aide de modèles intelligents

Module 18. Traitement des Données Financières à Grande Échelle

18.1. Le Big Data dans le Contexte financier

18.1.1. Caractéristiques clés du Big Data dans le domaine de la Finances
18.1.2. Importance des 5 V (volume, vitesse, variété, véracité, valeur) dans les données financières
18.1.3. Cas d'utilisation du Big Data dans l'analyse du risque et de la conformité

18.2. Technologies de stockage et de gestion des big data financières

18.2.1. Systèmes de bases de données NoSQL pour l'entreposage financier
18.2.2. Utilisation de Data Warehouses et Data Lakes dans le secteur financier
18.2.3. Comparaison des solutions on premise et des solutions basées sur le nuage

18.3. Outils de traitement en temps réel des données financières

18.3.1. Introduction à des outils tels qu'Apache Kafka et Apache Storm
18.3.2. Applications de traitement en temps réel pour la détection des fraudes
18.3.3. Avantages du traitement en temps réel dans le trading algorithmique

18.4. Intégration et nettoyage des données en finance

18.4.1. Méthodes et outils pour l'intégration de données provenant de sources multiples
18.4.2. Techniques de nettoyage des données pour garantir la qualité et l'exactitude
18.4.3. Défis liés à la normalisation des données financières

18.5. Techniques d'exploration de données appliquées aux marchés financiers

18.5.1. Algorithmes de classification et de prédiction sur les données de marché
18.5.2. Analyse des sentiments dans les réseaux sociaux pour prédire les mouvements du marché
18.5.3. L'exploration de données pour identifier les modèles de trading et le comportement des investisseurs

18.6. Visualisation avancée des données pour l'analyse financière

18.6.1. Outils et logiciels de visualisation des données financières
18.6.2. Design de dashboards interactifs pour le suivi des marchés
18.6.3. Le rôle de la visualisation dans la communication sur l'analyse des risques

18.7. Utilisation de Hadoop et des écosystèmes connexes dans la finance

18.7.1. Composants clés de l'écosystème Hadoop et son application en finance
18.7.2. Cas d'utilisation d'Hadoop pour l'analyse de grands volumes de transactions
18.7.3. Avantages et défis de l'intégration d'Hadoop dans les infrastructures financières existantes

18.8. Applications de Spark dans l'analyse financière

18.8.1. Spark pour l'analyse de données en temps réel et par batch
18.8.2. Construire des modèles prédictifs avec Spark MLlib
18.8.3. Intégrer Spark avec d'autres outils Big Data en finance

18.9. Sécurité et confidentialité des données dans le secteur financier

18.9.1. Règles et réglementations en matière de protection des données (GDPR, CCPA)
18.9.2. Stratégies de cryptage et de gestion de l'accès aux données sensibles
18.9.3. Impact des violations de données sur les institutions financières

18.10. Impact de l'informatique en nuage sur l'analyse financière à grande échelleImpact de l'informatique en nuage sur l'analyse financière à grande échelle

18.10.1. Avantages de l'informatique dématérialisée pour l'évolutivité et l'efficacité de l'analyse financière
18.10.2. Comparaison des fournisseurs de services en nuage et de leurs services spécifiques pour l'analyse financière
18.10.3. Études de cas sur la migration vers le nuage dans de grandes institutions financières

Module 19. Stratégies de Trading Algorithmique

19.1. Principes fondamentaux du trading algorithmique

19.1.1. Stratégies de trading algorithmique
19.1.2. Technologies et plateformes clés pour le développement d'algorithmes de trading
19.1.3. Avantages et défis du trading automatisé par rapport au trading manuel

19.2. Design des systèmes de trading automatisés

19.2.1. Structure et composantes d'un système de négociation automatisé
19.2.2. Programmation d'algorithmes: de l'idée à la mise en œuvre
19.2.3. Latence et considérations matérielles dans les systèmes de trading

19.3. Backtesting et évaluation des stratégies de trading

19.3.1. Méthodologies pour un backtesting efficace des stratégies algorithmiques
19.3.2. Importance de la qualité des données historiques dans le backtesting
19.3.3. Indicateurs clés de performance pour l'évaluation des stratégies de trading

19.4. Optimiser les stratégies grâce au Machine Learning

19.4.1. Application des techniques d'apprentissage supervisé à l'amélioration des stratégies
19.4.2. Utilisation de l'optimisation des essaims de particules et des algorithmes génétiques
19.4.3. Les défis de l'overfitting dans l'optimisation des stratégies de trading

19.5. Le trading à haute fréquence (HFT)

19.5.1. Principes et technologies à la base du HFT
19.5.2. Impact du HFT sur la liquidité et la volatilité des marchés
19.5.3. Stratégies courantes de HFT et leur efficacité

19.6. Algorithmes d'exécution des ordres

19.6.1. Types d'algorithmes d'exécution et leur application pratique
19.6.2. Algorithmes pour minimiser l'impact sur le marché
19.6.3. Utilisation de simulations pour améliorer l'exécution des ordres

19.7. Stratégies d'arbitrage sur les marchés financiers

19.7.1. Arbitrage statistique et tarification des fusions sur les marchés
19.7.2. Arbitrage d'indices et d'ETF
19.7.3. Défis techniques et juridiques de l'arbitrage dans le trading moderne

19.8. Gestion des risques dans le trading algorithmique

19.8.1. Mesures du risque pour le trading algorithmique
19.8.2. Intégration des limites de risque et des limites» stop-loss» dans les algorithmes
19.8.3. Risques spécifiques au trading algorithmique et comment les atténuer

19.9. Questions de réglementation et de conformité liées au trading algorithmique

19.9.1. Réglementations mondiales ayant un impact sur le trading algorithmique
19.9.2. Conformité réglementaire et rapports dans un environnement automatisé
19.9.3. Implications éthiques du trading automatisé

19.10. Avenir du trading algorithmique et tendances émergentes

19.10.1. L'impact de l'Intelligence Artificielle sur le développement futur du trading algorithmique
19.10.2. Les nouvelles technologies Blockchain et leur application dans le trading algorithmique
19.10.3. Tendances en matière d'adaptabilité et de personnalisation des algorithmes de trading

Module 20. Aspects Ethiques et Réglementaires de l'Intelligence Artificielle dans la Finance

20.1. L'éthique de l'Intelligence Artificielle appliquée à la Finance

20.1.1. Principes éthiques fondamentaux pour le développement et l'utilisation de l'IA en finance
20.1.2. Études de cas sur les dilemmes éthiques dans les applications financières de l'IA
20.1.3. Élaboration de codes de conduite éthiques pour les professionnels des technologies financières

20.2. Réglementations mondiales affectant l'utilisation de l'IA sur les marchés financiers

20.2.1. Aperçu des principales réglementations internationales en matière d'IA financière
20.2.2. Comparaison des politiques réglementaires en matière d'IA entre les juridictions
20.2.3. Implications de la réglementation de l'IA pour l'innovation financière

20.3. Transparence et explicabilité des modèles d'IA dans la finance

20.3.1. Importance de la transparence des algorithmes d'IA pour la confiance des utilisateurs
20.3.2. Techniques et outils pour améliorer l'explicabilité des modèles d'IA
20.3.3. Défis liés à la mise en œuvre de modèles interprétables dans des environnements financiers complexes

20.4. Gestion des risques et respect de l'éthique dans l'utilisation de l'IA

20.4.1. Stratégies d'atténuation des risques associées au déploiement de l'IA dans la finance
20.4.2. Conformité éthique dans le développement et l'application des technologies de l'IA
20.4.3. Surveillance et audits éthiques des systèmes d'IA dans les transactions financières

20.5. Impact social et économique de l'IA sur les marchés financiers

20.5.1. Effets de l'IA sur la stabilité et l'efficacité des marchés financiers
20.5.2. L'IA et son impact sur l'emploi et les compétences dans la finance
20.5.3. Avantages et risques sociétaux de l'automatisation financière à grande échelle

20.6. Confidentialité et protection des données dans les applications financières de l'IA

20.6.1. Réglementations relatives à la confidentialité des données applicables aux technologies d'IA dans la finance
20.6.2. Techniques de protection des données personnelles dans les systèmes financiers basés sur l'IA
20.6.3. Défis liés à la gestion des données sensibles dans la modélisation prédictive et analytique

20.7. Biais algorithmique et équité dans les modèles financiers basés sur l'IA

20.7.1. Identification et atténuation des biais dans les algorithmes d'IA financière
20.7.2. Stratégies visant à garantir l'équité dans les modèles de prise de décision automatisée
20.7.3. Impact des biais algorithmiques sur l'inclusion et l'équité financières

20.8. Défis de la surveillance réglementaire dans le domaine de l'IA financière

20.8.1. Défis liés à la supervision et au contrôle des technologies d'IA avancées
20.8.2. Rôle des autorités financières dans la surveillance continue de l'IA
20.8.3. La nécessité d'adapter la réglementation face aux progrès de la technologie de l'IA

20.9. Stratégies pour un développement responsable des technologies de l'IA dans la finance

20.9.1. Bonnes pratiques pour le développement durable et responsable de l'IA dans le secteur financier
20.9.2. Initiatives et frameworks pour l'évaluation éthique des projets d'IA dans la finance
20.9.3. Collaboration entre les régulateurs et les entreprises pour promouvoir des pratiques responsables

20.10. L'avenir de la réglementation de l'IA dans le secteur financier

20.10.1. Tendances émergentes et défis futurs de la réglementation de l'IA dans la finance
20.10.2. Préparer des cadres juridiques pour les innovations de rupture dans la technologie financière
20.10.3. Dialogue et coopération au niveau international pour une réglementation efficace et unifiée de l'IA dans la finance

Vous recevrez une formation robuste et actualisée, combinant théorie avancée et applications pratiques pour mener à l'intersection de l'Intelligence Artificielle et de la finance”