Formation CAIP – Certified Artificial Intelligence Professional

Programme CAIP – Certified Artificial Intelligence Professional

Jour 1 – Fondamentaux de l’IA et analyse des données

Définir les concepts et principes fondamentaux de l’intelligence artificielle
Identifier les principaux domaines de l’IA et leurs cas d’usage
Comprendre le cycle de vie d’un projet d’intelligence artificielle
Collecter, préparer et contrôler la qualité des données
Réaliser une analyse exploratoire des données
Prétraiter et transformer les données en vue de leur exploitation
Choisir des représentations et visualisations pertinentes
Identifier les enjeux de disponibilité, de représentativité, de traçabilité et de gouvernance des données pour les systèmes d’IA
Atelier pratique : explorer, préparer et visualiser un jeu de données dans le cadre d’un projet d’IA

Jour 2 – Machine Learning

Comprendre les principes de l’apprentissage automatique
Distinguer apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
Préparer et partitionner les jeux de données
Sélectionner les variables et les caractéristiques pertinentes
Choisir et entraîner un modèle adapté au problème posé
Découvrir les principaux algorithmes de Machine Learning
Évaluer les performances à l’aide de métriques appropriées
Valider, ajuster et améliorer les modèles
Identifier le surapprentissage, les biais et les principales limites des modèles
Atelier pratique : concevoir, entraîner et évaluer un modèle de Machine Learning à partir d’un cas concret

Jour 3 – Deep Learning et Natural Language Processing

Comprendre les concepts fondamentaux du Deep Learning
Décrire le fonctionnement d’un réseau de neurones
Identifier les principales architectures, notamment les réseaux de neurones convolutifs (CNN)
Comprendre les étapes d’entraînement et d’optimisation d’un modèle
Introduire le traitement automatique du langage naturel
Préparer, nettoyer et représenter des données textuelles
Découvrir les principales techniques de Natural Language Processing
Identifier les applications de l’IA générative et du NLP
Évaluer les performances et les limites des modèles de Deep Learning et de NLP
Atelier pratique : construire et analyser une solution simple mobilisant un réseau de neurones ou des techniques de NLP

Jour 4 – Computer Vision, robotique, sécurité, stratégie et gouvernance de l’IA

Comprendre les fondamentaux et les principales applications de la Computer Vision
Découvrir les principes de la robotique et ses cas d’usage
Comprendre le rôle et le fonctionnement des systèmes experts
Identifier les risques de sécurité propres aux systèmes d’IA
Protéger les données et respecter la vie privée tout au long du cycle de vie de l’IA
Intégrer les principes d’éthique de l’intelligence artificielle
Traiter les enjeux de biais, de transparence, d’explicabilité et de responsabilité
Mettre en place une gouvernance adaptée aux systèmes d’IA
Identifier, évaluer et traiter les risques liés à l’IA
Prendre en compte les exigences de conformité et le cadre réglementaire applicable
Définir une stratégie IA adaptée à l’organisation
Aligner les initiatives IA sur les objectifs et la création de valeur de l’organisation
Étude de cas : analyser les risques, la gouvernance et l’alignement stratégique d’un projet d’IA
Atelier pratique : proposer des mesures de sécurité, d’éthique et de conformité pour un système d’IA

Jour 5 – Consolidation et certification PECB CAIP

Réviser les principaux domaines de compétences de la certification
Consolider les notions clés relatives aux données, au Machine Learning, au Deep Learning, au NLP, à la Computer Vision, à la robotique et aux systèmes experts
Revoir les enjeux de sécurité, de protection de la vie privée, de conformité, d’éthique, de gouvernance, de stratégie et de gestion des risques
Traiter les questions des participants et les principaux points de vigilance
Comprendre les modalités et exigences de l’examen PECB CAIP
Appliquer une méthode efficace de lecture, d’analyse et de gestion du temps
Exercices de préparation : quiz et questions proches du format de l’examen, dans le respect des règles PECB
Passage de l’examen PECB Certified Artificial Intelligence Professional – CAIP