Introduction à l’intelligence artificielle (IA)
Webinaire
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le 7 avril 2025
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Code : 0401-WEB25
- APERÇU
- PROGRAMME
- FORMATEUR
APERÇU
À l'issue de ce cours, le participant pourra :
- Comprendre les fondamentaux de l'IA, incluant sa définition, son histoire et la distinction entre IA faible et IA forte.
- Identifier et expliquer les principales techniques d'IA telles que l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones, l'apprentissage profond, le traitement automatique du langage naturel et la vision par ordinateur.
- Reconnaître les applications pratiques de l'IA dans divers secteurs comme les réseaux sociaux, la santé, et l'ingénierie, et comprendre comment ces technologies transforment ces domaines.
Description
Ce webinaire offre une introduction complète à l'intelligence artificielle, destinée à fournir une compréhension solide des concepts clés, des techniques et des applications de l'IA. Le webinaire se penchera ensuite sur les principales techniques d'IA, en détaillant des domaines tels que l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur.
Enfin, nous examinerons comment l'IA est appliquée dans divers secteurs, en illustrant son impact et ses potentialités avec des exemples concrets. Ce webinaire est conçu pour donner aux participants une compréhension complète et accessible de l'IA et de ses multiples facettes.
Clientèle ciblée :
Ce webinaire s'adresse à un large éventail de participants, y compris les professionnels de divers secteurs et toute personne intéressée par l'IA et souhaitant en apprendre davantage sur ses principes fondamentaux et ses applications pratiques. Aucune connaissance préalable en programmation ou en IA n'est requise, ce qui le rend idéal pour les débutants ainsi que pour ceux qui cherchent à enrichir leurs connaissances existantes dans le domaine de l'IA.
Horaire : 12:00 PM - 1:30 PM EDT
voir le programme complet
PROGRAMME
CONTENU:
- Comprendre l'IA
- Définition et Histoire de l'IA
- Types d'IA: IA faible vs IA forte - Principales techniques d'IA
- Apprentissage automatique (Machine Learning)
- Réseaux de neurones et apprentissage profond (Deep Learning)
- Traitement automatique du langage naturel (NLP)
- Vision par ordinateur - Applications pratiques de l'IA
- Exemples dans divers secteurs (réseaux sociaux, santé, ingénierie, etc )
FORMATEUR
Hossein Bonakdari, Professeur agrégé au Département de Génie Civil, Université d’Ottawa, ON
Hossein est titulaire d'un doctorat en Génie Civil de l’Université Caen (France) et a été stagiaire postdoctoral en simulation numériques à l'Université de Lyon, en France, et en Intelligence Artificiel à l’Université de Guelph, au Canada. Par le passé, il a particulièrement travaillé sur l'établissement des nouvelles perspectives sur l'analyse des données et la modélisation des cas pratiques via différentes approches en IA. Il travaillé notamment sur le développement des différentes classes de procédures de modélisation pour traiter les grandes quantités de données qu’il a rencontrées au cours de projets de recherche et pour remédier à une pénurie d'équations empiriques, semi-empiriques ou simplifiées. Il a participé à différents projets industriels sur application de l'IA pour résoudre les problèmes d'ingénierie civil et environnementale. Il a publié plus de 200 articles dans des revues scientifiques internationales indexées dans ces domaines.
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