Fondements de l’intelligence artificielle

Durée

18 h

Objectifs

Cette présente formation du domaine de l’intelligence artificielle se décline en trois modules distincts d’une durée de 6 heures chacun. Ceux-ci peuvent être suivis de manière indépendante ou en totalité selon les besoins et le niveau de connaissance des participants.
- Module 1 (6 h): Préparation de données
- Module 2 (6 h): Analyse de données textuelles
- Module 3 (6 h): Développement et utilisation responsables

Contenu

Module 1 : Préparation de données

  1. Sensibiliser l’audience à l’importance de la préparation de données pour l’apprentissage machine.
  2. Décrire les principaux défis auxquels sont confrontés les scientifiques des données.
  3. Présenter les meilleurs techniques et outils pour faire face aux défis de préparation de données.

 Module 2 : Analyse de données textuelles

  1. Montrer l’importance de l’analyse de données textuelles.
  2. Démontrer comment on peut tirer profit des données textuelles.
  3. Présenter les meilleurs techniques et outils d’analyse des données textuelles.

Module 3 : Développement et utilisation responsables

  1. Sensibiliser l’importance du développement et de l’utilisation éthique et responsable de l’IA.
  2. Présenter les principes de la protection de la vie privée et les principales directives et normes du développement et de l’utilisation éthique et responsable de l’IA.
  3. Discuter des processus, des techniques, et des outils permettant de respecter les directives et les normes du développement et d’utilisation éthique de l’IA.

Stratégie pédagogique

Module 1 : Préparation de données

1-Importance de la préparation des données, sélection et nettoyage de données.

  • Éléments théoriques : définitions et justification de l’importance.
  • Éléments théoriques et exemples pratiques : sélection des sources de données, intégration de données.

2-La sélection et la transformation des variables d’entrées

  • Éléments théoriques et exemples pratiques : sélection des variables catégoriques et numériques.
  • Éléments théoriques avec exemples pratiques : mise à l’échelle, encodage, conversion, et répartition des données.

3-La réduction de la dimensionnalité

  • Éléments théoriques : importance, techniques (LDA, PCA, SVD).
  • Cas d’utilisation et exemples pratiques.

Module 2 : Analyse de données textuelles

1-Définitions et aperçu général

  • Éléments théoriques : définitions des notions de base
  • Traitement du langage naturel, regroupement, classification, résumé, compréhension
  • Cas d’utilisation : identifier les tendances et les segments de marché; identifier les causes des problèmes; analyser les sentiments des clients, etc.

2-Techniques et utilisation

  • Éléments théoriques : traitement du langage naturel
  • Regroupement et classification
  • Analyse des sentiments

3-Sujets avancés

  • Éléments théoriques : résumé automatique
  • Annotation et analyse sémantique
  • Génération de texte et Chatbots

Module 3 : Développement et utilisation responsables

1-Les menaces de l’utilisation non responsable de l’IA

  • Éléments théoriques : différents types de menaces
  • Automatisation des tâches administratives et de la prise de décision

2-Principes, directives et piliers de confiance

  • Éléments théoriques : principes directeurs
  • Directive sur la prise de décisions automatisée
  • Piliers de la confiance

3-Processus, techniques, et outils

  • Éléments théoriques : processus incluant les activités et les parties prenantes requises
  • Techniques : boites ouvertes
  • Outils : évaluation de l’incidence algorithmique, évaluation de l’impact sur la vie privée, etc.

 

 

Clientèle visée

  • Ingénieurs
  • Gestionnaires de projets de numérisation des données
  • Gestionnaires d’entreprises
  • Scientifiques de données
  • Informaticiens

 

Lieu de formation

En ligne
Le démarrage des cours est conditionnel à un nombre suffisant d’inscriptions. Les dates peuvent varier. Vous serez avisé des changements s’il y a lieu. Certaines conditions s’appliquent pour les formations de courte durée financées par Emploi-Québec.