Introduction à l'Intelligence Artificielle

À propos du cours

Ce cours d'introduction à l'intelligence artificielle (IA) vous fournira une compréhension solide des concepts fondamentaux, des techniques et des applications de l'IA. Que vous soyez un étudiant, un professionnel ou simplement curieux de l'IA, ce cours vous donnera les bases nécessaires pour explorer ce domaine passionnant.

Nous aborderons les sujets suivants :

• Les bases de l'IA et du machine learning
• Les diff√©rents types d'algorithmes de machine learning (apprentissage supervis√©, non supervis√©, par renforcement)
• Les r√©seaux neuronaux et le deep learning
• L'√©thique de l'IA et ses implications sociales
• Les applications de l'IA dans divers domaines (sant√©, finance, transport, etc.)
• Les outils et les langages de programmation utilis√©s en IA (Python, TensorFlow, Keras)

Objectifs du cours

À la fin de ce cours, vous serez capable de :

• Comprendre les concepts cl√©s de l'IA et du machine learning
• Identifier les diff√©rents types d'algorithmes de machine learning et leurs applications
• Construire et entra√Æner des mod√®les de machine learning simples en utilisant Python
• √âvaluer les performances des mod√®les de machine learning
• Comprendre les enjeux √©thiques et sociaux de l'IA
• Explorer les applications de l'IA dans divers domaines

Plan du cours

1. Module 1: Introduction à l'IA
   • Qu'est-ce que l'IA?
   • Histoire de l'IA
   • Types d'IA (IA faible, IA forte, superintelligence)
   • Applications de l'IA
2. Module 2: Les bases du Machine Learning
   • Qu'est-ce que le Machine Learning?
   • Types de Machine Learning (supervis√©, non supervis√©, par renforcement)
   • Processus de Machine Learning
   • M√©triques d'√©valuation
3. Module 3: Algorithmes de Machine Learning Supervisé
   • R√©gression lin√©aire
   • R√©gression logistique
   • Arbres de d√©cision
   • For√™ts al√©atoires
   • Machines √† vecteurs de support (SVM)
4. Module 4: Algorithmes de Machine Learning Non Supervisé
   • Clustering (K-means, Clustering hi√©rarchique)
   • R√©duction de dimensionnalit√© (Analyse en composantes principales - ACP)
   • D√©tection d'anomalies
5. Module 5: Réseaux de Neurones et Deep Learning
   • Introduction aux r√©seaux de neurones
   • Fonctionnement des r√©seaux de neurones
   • Diff√©rents types de r√©seaux de neurones (CNN, RNN)
   • Applications du Deep Learning
6. Module 6: L'éthique de l'IA et ses Implications Sociales
   • Les biais dans l'IA
   • L'impact de l'IA sur l'emploi
   • La transparence et l'explicabilit√© de l'IA
   • La gouvernance de l'IA

Prérequis

Aucune connaissance préalable en IA n'est requise. Cependant, une familiarité avec les concepts de base de la programmation (idéalement en Python) est un atout. Des ressources d'apprentissage de Python seront fournies pour les débutants.

Évaluation

Votre performance dans ce cours sera évaluée sur la base des éléments suivants :

• Quiz (30%) : Des quiz r√©guliers pour tester votre compr√©hension des concepts cl√©s.
• Projets pratiques (50%) : Des projets pratiques pour appliquer les connaissances acquises et construire des mod√®les de machine learning.
• Examen final (20%) : Un examen final pour √©valuer votre compr√©hension globale du cours.

Grille d'Évaluation Détaillée