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Développez vos compétences en intelligence artificielle
Introduction à l'Intelligence Artificielle
Les bases de l'IA expliquées simplement, sans prérequis technique. Comprenez enfin ce que tout le monde en dit.
Maîtriser ChatGPT pour gagner en productivité
Apprenez à utiliser ChatGPT efficacement pour automatiser vos tâches quotidiennes et gagner un temps précieux.
Google Gemini : l'IA de Google au service de vos projets
Découvrez Gemini, l'assistant IA de Google, et apprenez à l'utiliser pour vos recherches et projets créatifs.
L'IA dans votre quotidien professionnel
Utilisez les outils d'IA pour améliorer votre productivité au travail. Cas pratiques par métier.
IA pour créatifs : design, vidéo, contenu
Exploitez l'IA générative pour créer des visuels, vidéos et contenus créatifs professionnels.
Premiers pas dans la data et l'IA
Comprenez les données et leur rôle dans l'IA. Une introduction accessible pour futurs data scientists.
Fondamentaux du Machine Learning
Comprenez les concepts essentiels du Machine Learning avec des exemples concrets et des cas pratiques.
Python pour l'Intelligence Artificielle
Maîtrisez Python et ses librairies essentielles : NumPy, Pandas, Matplotlib pour préparer votre transition vers l'IA.
Data Science appliquée en entreprise
Apprenez à mener des projets data de bout en bout : collecte, nettoyage, analyse, modélisation, déploiement.
NLP : Traitement du langage naturel
Analysez et générez du texte avec l'IA : sentiment analysis, chatbots, résumés automatiques, traduction.
Intégrer l'IA dans l'entreprise : stratégie et mise en œuvre
Menez la transformation IA de votre entreprise. Stratégie, gouvernance, change management, ROI.
Deep Learning : réseaux de neurones profonds
Maîtrisez les réseaux de neurones avec PyTorch. CNN, RNN, Transformers pour vision et NLP.
Computer Vision : vision par ordinateur
Détection d'objets, segmentation, reconnaissance faciale. Créez des systèmes de vision artificielle.
LLM et GPT : créer et fine-tuner des modèles de langage
Comprenez l'architecture des LLM, fine-tunez GPT, créez vos propres modèles de langage.
MLOps : déployer et maintenir des modèles en production
CI/CD pour ML, monitoring, versioning, orchestration. Industrialisez vos modèles.
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