Intelligence Artificielle

Comprendre les bases de l’IA

Rythme et coût

Rythme :

2 JOURS – 14 HEURES

Coût :

Sur mesure. NOUS CONSULTER

Pré-requis

Cette formation ne nécessite aucun pré-requis particulier

Demande d'informations

Appelez-nous ou écrivez directement

07 70 28 37 01

formation@nievre.cci.fr

Présentation de la formation

COMPRENDRE LES BASES DE L'IA

Objectif

Comprendre les principes fondamentaux de l’IA et ses domaines d’application.
Maîtriser un lexique essentiel pour dialoguer avec des experts ou s’initier à des formations plus avancées.
Découvrir des cas d’usage concrets et des outils accessibles pour expérimenter l’IA.

Ce que vous allez apprendre

Expliquer les bases de l’IA et ses principaux domaines
Utiliser un lexique fondamental lié à l’IA.
Identifier des cas d’usage concrets de l’IA dans leurs contextes professionnels.
Expérimenter avec des outils simples pour visualiser les concepts en pratique.

Modalités de la formation

PUBLIC

Débutants ou professionnels curieux, sans prérequis technique, souhaitant explorer les bases de l’intelligence artificielle.

Pour réaliser votre dossier de formation, vous devez compléter le bulletin d’inscription auprès du Pôle Formation Professionnelle du Campus by CCI Nièvre. Pour l’obtenir, merci d’en faire la demande par email à c.guyon@nievre.cci.fr .
Un devis et une convention de formation précisant vos dates de formation vous seront adressés par email ou par courrier dans un délai de 72 heures après réception de votre demande.

La formation peut accepter les personnes en situation de handicap. Plus de précisions en envoyant un mail à handicap@nievre.cci.fr.fr

Programme de la formation

14 HEURES

Icebreaker : Qu’est-ce que l’IA pour vous ?

Histoire et évolution de l’IA

Machine Learning : prédictions et classifications
Deep Learning : comprendre les réseaux de neurones
Traitement du Langage Naturel (NLP) : les chatbots et la traduction automatique
Vision par ordinateur : reconnaissance d’images et vidéos

Lexique essentiel et bases théoriques

Collecte et préparation des données.
Entraînement d’un modèle : explication des cycles itératifs
Évaluation et test : comment mesurer les performances
Démonstration : Visualisation d’un modèle de reconnaissance d’images ou d’un modèle NLP

Découverte de Teachable Machine : entraînez un modèle simple de reconnaissance d’images en quelques minutes.
Introduction à Google Colab : Importer des données simples (CSV)
Tester un script Python préconfiguré pour prédire des tendances simples.

Pédagogie et évaluation

Profil des formateurs

Cette formation est assurée par un spécialiste du domaine avec une expérience significative en entreprise et de pédagogie en formation. Nos formateurs sont sélectionnés et référencés selon un processus Qualité.

Modalités d'évaluation

Attestation d'assiduité
Copie de la feuille d'émargement
Un questionnaire de satisfaction
Un questionnaire d’auto-évaluation pour mesurer l'atteinte des objectifs de la formation

Moyens techniques et pédagogiques

Exposés interactifs pour introduire les concepts clés.
Ateliers pratiques pour rendre les concepts concrets et engageants.
Échanges en groupe pour favoriser l’interactivité et partager les expériences.
Plateformes en ligne : Teachable Machine, Google Colab.
Ressources pédagogiques : glossaires, fiches synthétiques, liens vers des contenus
additionnels.

Autres informations sur la formation

Documents à télécharger

Télécharger la plaquette