Revue des concepts fondamentaux de l’IA
- Révision rapide des concepts de l’IA et de ses applications.
Évaluation de la pertinence de l’IA
- Identifier les domaines de l’entreprise pouvant bénéficier de l’IA.
- Évaluer les avantages et les inconvénients de l’intégration de l’IA.
Exploration des technologies sous-jacentes
- Les algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond.
- Le rôle des données dans l’entraînement des modèles d’IA.
Planification de projets d’IA
- Étapes clés de la planification d’un projet d’IA.
- Élaborer une stratégie pour définir les objectifs et les livrables du projet.
Collecte et préparation des données
- Identifier les sources de données nécessaires pour le projet d’IA.
- Prétraiter les données pour les rendre adaptées à l’apprentissage automatique.
Choix et entraînement des modèles d’IA
- Sélectionner les algorithmes et les architectures de modèle appropriés.
- Entraîner et ajuster les modèles en fonction des données disponibles.
Évaluation et mise en production
- Évaluer la performance des modèles d’IA à l’aide de métriques pertinentes.
- Intégrer les modèles d’IA dans les processus de l’entreprise.
Gestion et maintenance des projets d’IA
- Surveiller et mettre à jour les modèles d’IA pour garantir leur efficacité continue.
- Faire face aux défis et aux changements dans le projet d’IA.