Fondamentaux de l’intelligence artificielle

• - Définition, historique et champs d'application
• - Différences entre IA, Machine Learning et Deep Learning
• - Présentation des grandes familles d’algorithmes

Applications pratiques de l’IA

• - Utilisation de l’IA dans la santé, le marketing, la finance
• - Outils d’IA générative (ChatGPT, DALL·E, etc.)
• - Cas concrets de robots et d’automatisation

Utilisation d’outils d’IA au quotidien

• - Création de contenus assistés par IA (texte, image, vidéo)
• - Automatisation de tâches avec Make, Zapier, Notion AI
• - Exemples d’intégration de l’IA dans des processus métier

Enjeux et cadre éthique

• - Impacts sur l’emploi et les compétences
• - Questions de biais et de transparence
• - Cadre réglementaire et RGPD

• Data Scientist

• Ingénieur en IA

• Analyste en apprentissage automatique