Introduction à la formation IA générative en entreprise
Vue d’ensemble des technologies d’intelligence artificielle
Les concepts fondamentaux : apprentissage automatique, deep learning, réseaux de neurones, NLP…
Évolution et importance de l’IA générative
Technologies clés : GANs, VAEs, transformateurs
Applications industrielles et études de cas
Exemples d’activités pratiques : analyser une étude de cas d’IA générative dans le domaine du marketing pour améliorer l’engagement des clients.
Etat actuel de l’IA générative en entreprise
Les outils et plateformes d’IA générative du moment
Différences et critères de sélection
Défis et solutions de mise en œuvre
Considérations relatives à la sécurité et à la protection de la vie privée
Aspects éthiques et juridiques
Exemples d’activités pratiques : évaluer les implications éthiques d’une proposition de projet d’IA générative dans le domaine des soins de santé.
Développer et déployer des projets d’IA générative
Cycle de vie du projet : de la conception au déploiement
Gestion des données pour l’IA générative
Surveillance et maintenance des systèmes d’IA
Mesure de la réussite du projet et du retour sur investissement (ROI)
Exemples d’activités pratiques : concevoir un plan de déploiement pour un projet d’IA générative visant à améliorer l’efficacité opérationnelle.
Innovations et futures tendances
Tendances émergentes en IA générative
Applications futures et impact potentiel sur les industries
Favoriser une culture de l’innovation avec l’IA générative
Exemples d’activités pratiques : brainstorming sur les futures applications potentielles de l’IA générative dans votre secteur d’activité.
Utilisation éthique et gouvernance
Élaboration de lignes directrices éthiques pour l’utilisation de l’IA
Conformité réglementaire et normes
Gestion des impacts sociétaux et de la perception du public
Exemples d’activités pratiques : créer un cadre éthique pour l’utilisation de l’IA générative dans des applications sensibles.
