Formation AI for Business Leaders

Développez vos compétences. Zéro euro à payer. Grâce à nos formations payées par l’Etat

« Créer un cours d’IA pour les chefs d’entreprise afin qu’ils puissent parler la même langue que leurs ingénieurs est un défi, mais travailler avec une variété d’entreprises pour comprendre les obstacles pratiques, techniques et commerciaux était incroyablement perspicace. Désormais, ces apprentissages sont disponibles pour tous les dirigeants qui souhaitent mieux comprendre comment tirer parti de l’intelligence artificielle pour faire progresser leur entreprise. »

Vous développerez des connaissances techniques de base sur l’apprentissage automatique et les applications commerciales de l’intelligence artificielle dans tous les secteurs. Grâce à des études de cas pratiques, vous apprendrez quelles questions stratégiques poser et comment formuler des propositions lors de l’évaluation des opportunités d’intégrer les processus d’apprentissage automatique et la technologie d’intelligence artificielle dans une stratégie d’entreprise. Enfin, dans le projet de synthèse, vous construirez une stratégie basée sur l’IA qui peut être intégrée à votre propre entreprise.

CONNAISSANCES PRÉALABLES

Pour optimiser vos chances de réussite dans ce programme exécutif, nous vous recommandons une exposition préalable aux statistiques et aux probabilités, ainsi qu’une expérience de la prise de décision commerciale dans un environnement informatique ou technique. Voir les exigences détaillées.

  • Le changement de paradigmeDécouvrez comment appliquer un raisonnement probabiliste à l’apprentissage automatique et acquérir une connaissance pratique des termes et composants clés impliqués dans les approches d’apprentissage automatique, tels que : algorithme, modèle, formation, fonctionnalité, ensemble de tests, ensemble d’apprentissage et ensemble de données de vérité terrain. Ensuite, développez des idées de cas d’utilisation de l’apprentissage automatique et de l’IA pour une entreprise, et évaluez-les en termes de faisabilité et d’impact.
  • Les mathématiques derrière la magieComprenez comment les attributs de données critiques peuvent affecter un modèle d’apprentissage automatique et distinguez les différences entre la classification, la régression, l’optimisation et la simulation dans les applications ML/AI. Familiarisez-vous avec les applications de l’apprentissage en profondeur et comment il peut être appliqué à la modélisation prédictive, aux modèles d’apprentissage par renforcement et à l’optimisation.
  • Architectures of AI SystemsComprenez l’importance, les applications et les composants de l’architecture du modèle d’apprentissage automatique, notamment les classificateurs, les régresseurs, les optimiseurs, les simulateurs, les apprenants de politique et les segmenteurs. Faites la différence entre les capacités du traitement du langage naturel, du traitement de la voix/de la parole et de la vision par ordinateur. Enfin, créez des architectures de modèle d’apprentissage automatique pour un chatbot de canal numérique, un moteur de négociation et un classificateur visuel.
  • Travailler avec des donnéesApprenez à étiqueter les données pour l’apprentissage supervisé. Comprenez les exigences fondamentales de l’infrastructure d’IA et comment surmonter les obstacles courants à la mise en œuvre. Évaluez la faisabilité des cas d’utilisation de l’IA dans une gamme de scénarios commerciaux en évaluant l’état de préparation des données.
  • Exactitude, biais et éthiqueDéfinissez les paramètres de conception de modèles d’apprentissage automatique, notamment la précision, le sous-ajustement et le sur-ajustement des données, et les cadres éthiques.
  • Recueillir des commentairesApprenez à créer des sondages et à mener des entretiens pour solliciter des commentaires sur les prototypes de modèles. Identifiez les principales parties prenantes à l’intérieur et à l’extérieur d’une organisation pour fournir des commentaires dans un processus de conception itératif. Analysez les résultats des commentaires des parties prenantes pour éclairer l’évaluation et la hiérarchisation des cas d’utilisation commerciale.
  • Voir plus grandDécouvrez comment commencer à mettre en œuvre des cas d’utilisation de l’IA avec de petites expériences d’apprentissage et créez une feuille de route en déployant des applications d’apprentissage automatique qui se complètent stratégiquement. Enfin, créez une proposition qui intègre des cas d’utilisation clés dans une histoire commerciale transformationnelle.
  • PROJET CAPSTONE – Déployer une stratégie d’apprentissage automatique / IATirez parti de toutes les compétences acquises tout au long des leçons pour créer une stratégie de ML/IA qui est techniquement réalisable et très impactante sur votre entreprise sur la base de l’évaluation de divers cas d’utilisation activés par l’IA.

Début des cours tous les jours