Catalogue Demos 2020

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152 2020 - - Renseignements et inscriptions : 09 88 66 10 00 /
Programme
L’intelligence arti cielle
Fondements de l’intelligence artificielle
Domaines et champs d’application
Présentation des principaux modèles Machine
Learning
Apprentissage supervisé (régression, classification)
Apprentissage non supervisé (Clustering)
Apprentissage par renforcement
Évaluation des modèles
Présentation des principaux modèles Deep
Learning
Les réseaux de neurones artificiels
Les réseaux de neurones à convolution
Les réseaux de neurones récurrents
Évaluation des modèles
Présentation du domaine Data Science
Préparation des données
Machine Learning ou Deep Learning
Visualisation des résultats
Synthèse et perspectives
DATA SCIENCE, MACHINE LEARNING, DEEP LEARNING
ITM118
1480 € HT
(repas offert)
2 Jours (14h)
À Paris :
3 au 4 févr.
30 au 31 mars
25 au 26 mai
12 au 13 oct.
10 au 11 déc.
Objectifs
Pouvoir déterminer les principaux modèles
de Data Science, Machine Learning et Deep
Learning et leurs applications • Comprendre
les enjeux économiques et sociétaux de
l’intelligence arti cielle • Disposer d’une vision
claire des grands domaines de l’intelligence
arti cielle et de leurs champs d’application
respectifs
Participants
Toute personne intéressée par l’Intelligence
Artificielle
Les +
Alternance d’exposés, de démonstration et
d’échange avec les stagiaires
Pré-requis
Cette formation ne nécessite aucun pré-requis
Votre parcours
Après : IIA10, IIA12, IIA14, IIA16
Dates actualisées et programmation régionale disponibles sur
Programme
Dé nition de l’intelligence arti cielle
Fondements de l’intelligence arti cielle
Domaines et champs d’application
Importance de l’enseignement de l’éthique
Présentation des principales interrogations
éthiques en IA
Qualité, quantité, pertinence : l’enjeu des données
fournies à l’IA
Le problème de l’explicabilité des modèles
d’apprentissage
Équité, biais et discriminations
Les droits individuels et collectifs sur les données
La responsabilité des systèmes autonomes
Réflexion éthique et la régulation des algorithmes
Les limites de l’encadrement juridique actuel
Loyauté et vigilance
Intelligibilité, responsabilité, intervention humaine
Présentation des principaux modèles éthiques
appliqués à l’IA
Le conséquentialisme
La déontologie
L’éthique des vertus
Le modèles des ordres
Présentation des dilemmes et des
interrogations éthiques en IA
Véhicules autonomes
Domaine de la santé
Domaine de l’éducation
Domaine de la défense et de la sécurité
Synthèse et bilan
ENJEUX ETHIQUES DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
ITM120
1480 € HT
(repas offert)
2 Jours (14h)
À Paris :
30 au 31 janv.
2 au 3 avr.
15 au 16 oct.
7 au 8 déc.
Objectifs
Comprendre les enjeux éthiques et politiques
de l’intelligence arti cielle, les concepts
éthiques mis en jeu ainsi que l’importance
de l’éthique dès la conception des systèmes
d’IA • « Les progrès récents de l’IA dans de
nombreux domaines (voitures autonomes,
reconnaissance d’images, assistants virtuels)
et son in uence croissante sur nos vies
l’ont placée au centre du débat public. Ces
dernières années de nombreuses voix se sont
interrogées sur la capacité de l’IA à réellement
œuvrer pour notre bien-être et sur les
dispositions à prendre pour s’assurer que cela
soit le cas. » (Rapport Villani p.139). C’est sur
ce point que les débats autour de la question
éthique sont essentiels. Les enjeux éthiques en
question se situent principalement autour des
algorithmes du « quotidien ».
Participants
Toute personne intéressée par l’Intelligence
Artificielle et l’Éthique
Les +
Alternance d’exposé et de débat
Pré-requis
Cette formation ne nécessite aucun pré-requis
Votre parcours
Avant : ITM118
Dates actualisées et programmation régionale disponibles sur