Cycle de perfectionnement Expert en Intelligence Artificielle
Maîtriser les technologies et les applications de l'IA.
Ce cycle de perfectionnement intensif vise à former des experts en IA capables de comprendre les enjeux, les technologies et les applications de l’intelligence artificielle. Il aborde les aspects théoriques et pratiques de l’IA, offrant une vision complète et approfondie de la discipline.
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Objectifs de la formation
Comprendre les fondements de l'IA : Concepts clés, histoire, domaines d'application.
Maîtriser les technologies de l'IA : Apprentissage automatique, apprentissage profond, traitement du langage naturel, vision par ordinateur.
Développer des applications d'IA : Concevoir, entraîner et déployer des modèles d'IA pour résoudre des problèmes concrets
Se tenir informé des évolutions : Suivre les tendances en matière d'IA, s'adapter aux nouvelles technologies et applications.
Cette formation s'adresse aux
Professionnels de l’informatique, aux développeurs, aux data scientists, aux ingénieurs, aux chercheurs, aux chefs de projet et à toute personne souhaitant acquérir une expertise solide dans le domaine de l’IA.
Modules et contenu
Module 01
Introduction à l'Intelligence Artificielle
• Définition de l’IA : concepts clés, historique, enjeux.
• Domaines d’application de l’IA : reconnaissance d’images, traduction automatique, chatbots, etc.
• Types d’IA : IA faible, IA forte, IA générale.
• Éthique de l’IA : questions morales, responsabilités, impacts sociaux.
Module 02
Apprentissage Automatique
• Principes de l’apprentissage automatique : apprentissage supervisé, non supervisé, par renforcement.
• Algorithmes d’apprentissage automatique : régression linéaire, régression logistique, arbres de décision, forêts aléatoires, SVM.
• Évaluation des modèles : métriques de performance, validation croisée, optimisation des hyperparamètres.
• Applications de l’apprentissage automatique : classification, régression, clustering, recommandation.
Module 03
Apprentissage Profond
• Réseaux de neurones : perceptrons multicouches, réseaux convolutifs, réseaux récurrents.
• Apprentissage profond : rétropropagation, descente de gradient, optimisation.
• Frameworks d’apprentissage profond : TensorFlow, PyTorch.
• Applications de l’apprentissage profond : reconnaissance d’images, traitement du langage naturel, génération de texte.
Module 04
Traitement du Langage Naturel
• Principes du traitement du langage naturel : tokenisation, analyse syntaxique, analyse sémantique.
• Modèles de langage : modèles statistiques, modèles neuronaux.
• Applications du traitement du langage naturel : traduction automatique, chatbots, analyse de sentiments, résumé de texte.
Module 05
Vision par Ordinateur
• Principes de la vision par ordinateur : détection d’objets, reconnaissance d’images, segmentation d’images.
• Réseaux neuronaux pour la vision par ordinateur : CNN, RNN.
• Applications de la vision par ordinateur : reconnaissance faciale, véhicules autonomes, imagerie médicale.
Module 06
Développement d'Applications d'IA
• Cycle de vie d’un projet d’IA : collecte de données, prétraitement, modélisation, évaluation, déploiement.
• Outils et plateformes pour le développement d’IA : Jupyter Notebook, Google Colab, AWS SageMaker.
• Intégration de l’IA dans les applications existantes : API, services cloud.
• Considérations éthiques et juridiques : protection des données, biais algorithmiques.
Module 07
Applications Avancées de l'IA
• IA pour la santé : diagnostic médical, découverte de médicaments, imagerie médicale.
• IA pour la finance : analyse de marché, détection de fraude, gestion des risques.
• IA pour l’industrie : maintenance prédictive, optimisation de la production, contrôle qualité.
• IA pour les villes intelligentes : gestion du trafic, sécurité, énergie.
Module 08
Tendances et Défis de l'IA
• IA explicable : interprétation des modèles d’IA, transparence.
• IA robuste : résistance aux attaques, adaptation aux changements.
• IA embarquée : déploiement de l’IA sur des appareils Edge.
• IA et société : impacts économiques, sociaux et politiques.
Exposés interactifs
Etudes de cas
Mises en situation
Échanges d'expériences
Co-certification maroco-canadienne
ESG+ UQAM
Approche pratique et opérationnelle
Contenu sur mesure
Animation dynamique
Intervenants experts
• 18 000 soit 4500 dh par mois
• 1 150 000 FCFA par cycle de formation
ORGANISATION
Durée
4 Mois
Démarrage du cycle
25 Avril 2025
Format
Présentiel -possibilité de suivre les cours à distance pour les candidats hors Casa et hors Maroc.
Jours de formation
Vendredi : 18h00 à 21h00
Samedi : 9h00 à 12h00 et 13h30 à 16h30
Remise des certificats par le doyen de l'ESG-UQAM
Les cycles disponibles
Cycle de perfectionnement Optimisation de la chaîne de valeur
Leviers de performance et de compétitivité.
4500 Dhs
/mois
1 150 000 Francs CFA
Cycle de perfectionnement : RH 360°
Maîtrisez tous les aspects de la Gestion des Ressources Humaines
4500 Dhs
/mois
1 150 000 Francs CFA
Cycle de perfectionnement Stratégies digitales et e-commerce
De la conception à la performance.
4500 Dhs
/mois
1 150 000 Francs CFA
Cycle de perfectionnement Parcours Expert QSH
Qualité, Sécurité et Hygiène au Cœur de la Performance.
4500 Dhs
/mois
1 150 000 Francs CFA
Cycle de perfectionnement Piloter la transformation digitale de votre entreprise
Stratégies et outils pour réussir
4500 Dhs
/mois
1 150 000 Francs CFA
Cycle de perfectionnement Expert en Cybersécurité
Maîtriser les enjeux et les techniques de protection.
4500 Dhs
/mois
1 150 000 Francs CFA
Cycle de perfectionnement Expert en Gestion de Projet
De la planification à la réalisation.
4500 Dhs
/mois
1 150 000 Francs CFA
NOS RÉFÉRENCES CLIENTS
Responsable du programme
Hakim HDIDOU
Directeur du Pôle Formation
Tel +212 640 060089
Courriel : h.hdidou@agirtraining.com
Inscription et information :
Khalid ZAYDAN
Responsable Grand Compte
Tel +212 662-367173
khalid.zaydan@agirtraining.com
Adresse
64, Angle Rue Normandie et Rue Abou Moussa El Jazouli. Maarif
Casablanca - Maroc.