ASTON INSTITUT : 01. Concevoir et implémenter une solution d’IA pour les professionnels Data

Module 1: Documenter et Structurer les Jeux de Données pour l'IA : Durée 4 heures

Programme :

1. Introduction à la documentation des jeux de données (1 heure)

2. Structure et intégrité des données (1 heure)

3. Considérations éthiques et réglementaires dans la documentation (1 heure)

4. Mise en pratique : Élaboration d'une documentation technique (1 heure)

Module 2: Maîtriser les Techniques de Génération et d’Augmentation de Données : 10 heures

Programme :

1. Introduction aux Techniques de Génération de Données (4 heures)

2. Techniques d’Augmentation de Données (4 heures)

3. Intégration des Techniques de Génération et d’Augmentation de Données dans les

Flux de Travail (2 heures)

Module 3: Évaluer et Nettoyer des Données : Durée 12 heures

Programme :

1.Introduction (1h)

2. Session 1 : Évaluation de la qualité et de la pertinence des données (4h)

3. Session 1 : Évaluation de la qualité et de la pertinence des données (4h)

4. Session 3 : Data-Cleaning : Méthodes et applications (4h)

5. Conclusion et Évaluation (1h)

Module 4: Analyser les Besoins Métiers et les Cas d’Usage : 4 heures  

Programme :

1.Introduction et Objectifs du Programme (30 min)

2.Identification des Besoins Métiers (1h 30 min)

3.Analyse des Cas d’Usage (1h 30 min)

4.Synthèse et Application Pratique (1h)

Module 5: Évaluer les Impacts et Réguler l'Utilisation de l'IA : Durée 14 heures

Programme :

1.Introduction aux Impacts de l’IA et aux Risques Réglementaires (1h)

2.Évaluation des Impacts des Solutions d’IA (3h)

3.Identification et Gestion des Risques Éthiques et Sociétaux (4h)

4.Réglementation et Confidentialité des Données (3h)

5.Synthèse et Discussion (2h)

Module 6: Maîtriser les Modèles et Outils de l’IA tout en Intégrant les Contraintes Opérationnelles et Écologiques : Durée 14 heures

Programme :

1.Explorer les Modèles d’IA et leurs Applications

2.Analyser et Comprendre les Cas d’Usage

3.Identifier les Contraintes Opérationnelles et Techniques

4.Manipuler TensorFlow et Keras pour le Développement d'IA

5. Adopter une Démarche d’Écoconception

Module 7: Maîtriser les Modèles d'IA et leurs Spécificités : Durée 8 heures 

Programme :

1.Introduction aux Modèles d'IA

2. Étude des Contraintes liées aux Modèles d'Apprentissage

3. Préparation des Données pour les Modèles d'IA

4. Choisir et Entraîner un Modèle d'IA

5. Évaluer et Optimiser les Performances des Modèles

6. Amélioration Continue et Suivi des Modèles

Module 8: Développer et Exploiter des Modèles d'IA avec Python : Durée 6 heures 

Programme :

1.Introduction au Développement de Modèles IA avec Python

2. Réseaux de Neurones en Python

3. Maîtriser les Environnements de Développement IA

4. Optimisation et Suivi des Modèles IA en Production

Module 9: Optimiser le Code et Automatiser les Tâches : Durée 4 heures

Programme :

1.Introduction et Objectifs du Programme (30 min)

2.Optimisation du Code (1h30

3.Automatisation des Tâches (2h)

4.Qualité du Code et Intégration Continue (1h30)

Module 10: Optimiser les Méthodes d'Apprentissage et Explorer les Bibliothèques du Marché : Durée : 8 heures

Programme :

1.Introduction et Objectifs du Programme (30 min)

2. Optimisation des Méthodes d'Apprentissage (2h)

3. Exploration des Bibliothèques du Marché (3h)

4. Intégration et Validation des Modèles (1h30)

Module 11: Optimiser et Monitorer l'Entraînement des Modèles IA : Durée : 2 heures

Programme :

1.Monitorer l’Entraînement avec TensorBoard (45 min)

2. Optimiser les Modèles avec Optuna (45 min)

3. Notions d'Architecture pour l’Intégration de l’IA (30 min)

Module 12: Maîtriser les Pratiques Avancées de Développement et de Déploiement de Solutions d'IA : Durée : 16 heures

Programme :

1.Mettre en œuvre les pratiques MLOps pour les projets IA (4h)

2.Exposer et intégrer l’IA via des API et Web Services (4h)

3.Développer des interfaces utilisateurs basiques pour IA (3h)

4.Concevoir l’architecture technique des projets IA (3h)

5.Challenger les Propositions Techniques sous Contrainte (2h)

Module 13: Identifier, Définir et Évaluer les Indicateurs de Performance : Durée : 4 heures

Programme :

1.Introduction aux Indicateurs de Performance (30 min)

2.Identification et Définition des Indicateurs de Performance (60 min)

3.Mesure des Indicateurs de Performance (30 min)

4.Analyse et Réévaluation Périodique des Indicateurs (60 min)

5.Synthèse et Discussion (30 min)

Module 14: Maîtriser les Techniques de Versionnage, MLOps, et Suivi des Performances : Durée : 14 heures

Programme :

1.Introduction aux Techniques de Versionnage et Mise en Production (3 heures)

2.Maîtriser les Techniques de MLOps et Frameworks Associés (4 heures)

3.Développer des Tableaux de Bord pour le Suivi des Performances (3 heures)

4.Intégrer les Retours Utilisateurs et les Limites d’Utilisation (2 heures)

5.Synthèse et Questions-Réponses (2 heures)

Module 15: Analyser les Menaces et Atténuer les Risques dans les Solutions d'IA : Durée : 2 heures

Programme :

1.Introduction aux Menaces et Risques en IA (1h)

2.Identification des Risques Éthiques et Sociétaux (2h)

3.Mécanismes d'Atténuation des Attaques Adversariales (3h)

4.Évaluation des Risques Résiduels et Sécurité des Modèles (1h30)

5.Synthèse et Évaluation (30 min)