Appliquer les technologies de l'IA en trois étapes

À l’issue de ce cours, vous pourrez :

• Identifier et définir clairement un problème pour une application IA, en comprenant comment sélectionner l'approche d'IA la plus appropriée en fonction des besoins et objectifs spécifiques.
• Comprendre l'importance de la préparation des données, y compris les techniques de collecte, de nettoyage et l'importance de la qualité des données pour la réussite d'un projet IA.
• Maîtriser les étapes du développement et du déploiement d'un modèle d'IA, de la construction et l'entraînement du modèle, à son évaluation, déploiement et maintenance.

Description
Ce webinaire vise à fournir une compréhension pratique des étapes essentielles pour appliquer les technologies de l'IA de manière efficace. Les participants apprendront comment définir un problème et sélectionner l'approche d'IA appropriée, un aspect fondamental pour le succès de tout projet d'IA. Ensuite, nous aborderons la préparation des données, une étape cruciale souvent sous-estimée, en soulignant l'importance de la qualité des données.

Enfin, le webinaire couvrira le développement et le déploiement d'un modèle d'IA, en donnant des conseils sur la construction, l'entraînement, l'évaluation, l'optimisation et la maintenance des modèles. Cette session est conçue pour offrir une vue d'ensemble complète et accessible de la mise en œuvre des projets d'IA.

Clientèle ciblée :
Toute personne intéressée par l'apprentissage des processus clés impliqués dans l'application des technologies d'IA, y compris :

• Ingénierie Chimique
• Ingénierie Civile
• Ingénierie Environnementale
• Ingénierie Générale
• Ingénierie Industrielle

CONTENU:

• Étape 1: Définition du problème
  • Identification des besoins et objectifs
  • Sélection de l'approche d'IA appropriée
• Étape 2: Préparation des données
  • Collecte et nettoyage des données
  • Importance de la qualité des données
• Étape 3: Développement et déploiement du modèle
  • Construction et entraînement du modèle
  • Évaluation et optimisation
  • Déploiement et maintenance