AI Readiness

Dates: 24.09.2020 - 25.09.2020 - Lieu: Neuchâtel - Rue de la Pierre-à-Mazel 39

Séminaire

L’intelligence artificielle n’est plus l’exclusivité des grandes entreprises technologiques mais le moteur de la prochaine vague de numérisation.

De nombreuses entreprises utilisent déjà l’apprentissage machine pour résoudre des problèmes trop complexes pour la programmation traditionnelle et le rythme de la recherche laisse présager un changement encore plus important dans les années à venir.

Dans ce séminaire interactif, vous apprendrez à: 

  • Développer une vision des potentiels et des enjeux, ainsi qu’une connaissance générale sur l’IA.
  • Identifier au quotidien les intégrations possibles d’IA dans les différents secteurs.
  • Développer une agilité de pensée permettant d’appréhender les mutations liées à l’IA dans une vision à court – moyen – long terme.

Ce que vous allez apprendre

Jour 1

  • Comprendre l’IA, Introduction à l’IA, passé, présent et futur 
  • AI: Hype vs réalité, Applications et études de cas passé, présent, futur
  • Impact de l’IA
  • Nouveaux métiers et compétences
  • Évolution des produits
  • Automatisation et société
  • Comment fonctionne l’apprentissage machine
  • Styles d’apprentissage
  • Les réseaux de neurones simplifiés
  • Formation de réseaux de neurones
  • Implémenter l’IA
  • Stratégie de l’entreprise
  • S’inspirer des modèles existants
  • Cadres de travail
  • Les pièges de l’IA
  • Préoccupations éthiques Légal – éthique – robuste
  • Enjeux et défis

Jour 2

  • Application de l’IA
  • Découvrir les opportunités
  • Optimiser les processus d’affaires
  • Optimiser les produits existants
  • Nouveaux produits perturbateurs
  • Conception de produits (UX)
  • IA prédictive et agissante
  • Incertitude, explicabilité
  • Nouvelles méthodes d’interaction
  • Prototypage de l’IA
  • Évaluer les possibilités
  • Règles empiriques
  • Évaluation technique naïve
  • Acheter, construire ou mettre en attente
  • Gestion des projets d’IA
  • L’équipe d’IA idéale
  • Processus du projet d’IA
  • Gérer l’incertitude des résultats
  • Stratégies en matière de données
  • Sources - augmentation - réutilisation -acquisition

Inscription ici.

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