Préparation à la certification ITS – Artificial Intelligence
Vous êtes intéressé par l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans le contexte des systèmes de transport intelligents (ITS), vous pouvez envisager de rechercher des certifications ou des cours de formation dans les domaines suivants :
1-Intelligence Artificielle et Apprentissage Machine (IA/ML) : Des certifications dans l’IA et l’apprentissage machine peuvent couvrir les concepts fondamentaux, les algorithmes, et les applications pratiques pour l’analyse des données dans les ITS.
2-Analyse de Données et Big Data : Certifications qui se concentrent sur l’analyse des données massives peuvent être pertinentes pour comprendre comment gérer et analyser les volumes importants de données générées par les systèmes de transport intelligents.
3-IoT (Internet des Objets) : Les systèmes de transport intelligents font souvent partie de l’écosystème de l’Internet des Objets. Des certifications dans le domaine de l’IoT peuvent être utiles pour comprendre comment les capteurs et les dispositifs sont utilisés dans le contexte des ITS.
4-Technologies liées aux Véhicules Autonomes : Les technologies d’IA sont souvent utilisées dans le domaine des véhicules autonomes. Des certifications dans ce domaine peuvent également être pertinentes pour les systèmes de transport intelligents
Objectifs pédagogiques
• Développer une compréhension approfondie du cycle de vie des données, des aspects techniques et des différents types de structures.
• Acquérir une connaissance approfondie des services GCP et des technologies qu’ils hébergent.
• Maîtriser la conception et l’opérationnalisation de systèmes de stockage efficaces.
• Se spécialiser dans la conception de pipelines de données GCP.
• Approfondir la conception et la sélection de la structure de traitement des données.
Public concerné
| Public visé |
• Pour qui cette formation: adaptée aussi bien aux particuliers qu’aux professionels des entreprises de toutes tailles |
| Positionnement à l’entrée en formation |
• Processus d’admission conforme aux critères de qualité de Qualiopi. |
| Organisation | Méthodes pédagogiques | Validation | Sanction |
|---|---|---|---|
| Pour participer à cette formation, il est recommandé d’avoir des connaissances de base dans le domaine de l’ingénierie des données. |
Modalité: 60% Pratique, 40% Théorie. Support de la formation distribué au format numérique à tous les participants. |
À la fin de la session, un questionnaire à choix multiples permet de vérifier l’acquisition correcte des compétences. |
Une attestation sera remise à chaque stagiaire qui aura suivi la totalité de la formation. |
Prérequis
- • Notions de base en informatique
- • Compréhension des concepts d’IA
- • Compétences en Mathématiques
- • Esprit critique et résolution de problèmes
Programme de la formation
Éthique et Déploiement de l'IA
- • Défis éthiques liés à l'IA : Biais algorithmiques, vie privée des données, et responsabilité sociale
- • Méthodes pour évaluer et atténuer les biais dans les modèles d'IA
- • Déploiement de modèles d'IA en production : Considérations techniques et opérationnelles.
- • Discussion sur les tendances futures de l'IA et ses implications
Exercice Pratique
Applications de l'IA dans la Sécurité et l'Analyse de Données
- • Utilisation de l'IA dans la détection d'intrusions et la prévention des cyberattaques.
- • Introduction à l'analyse de données avec l'IA : Clustering et classification
- • Analyse de données en temps réel pour la détection de fraudes.
Exercice Pratique
- • Ateliers pratiques : Implémentation de techniques d'apprentissage automatique pour l'analyse de données.
Apprentissage Profond et Réseaux de Neurones
- • Examiner l'applicabilité d'algorithmes spécifiques
- • Former un modèle à l'aide de l'algorithme sélectionné
- • Raconter les données
- • Évaluer la sensibilité du modèle
Exercices Pratique
- • Travaux pratiques sur des projets concrets d'IA
- • Travaux en groupes ou individuellement
- • Analyse des études de cas réelles
- • Exercices de codage sur des algorithmes
Fondements de l'Intelligence Artificielle
- • Notions de base en informatique
- • Compréhension des concepts d'IA
- • Compétences en Mathématiques
- • Esprit critique et résolution de problèmes
Principes des réseaux de neurones artificiels.
- • Choisir le mode de collecte des données
- • Évaluer la qualité des données
- • S'assurer que les données sont représentatives
- • Sélectionner les caractéristiques du modèle d'IA
Nos Formateurs
Samer DAWALIBY
Formateur
Mohamed BELAOUED
Directeur
Dates et lieux
Les cours en présentiel se déroulent dans les locaux de Caplogy situés au 36 Avenue de l’Europe, Étendard – 4ème étage, 78140 Vélizy-Villacoublay de 9h à 12h30 et de 13h30 à 17h00. Vous serez accueillis à partir de 8h30 et les pauses café et déjeuners sont offerts.
Pour les cours en visio, un lien sera communiqué 48 heures avant la date de la formation.
| Dates | Lieux | Inscription |
|---|---|---|
| 05/05/2024 – 08/05/2024 | Salle CAPDATA | |
| 12/06/2024 – 15/06/2024 | Salle CAPDATA | |
| 25/06/2024 – 28/06/2024 | Salle CAPDATA | |
| 08/07/2024 – 11/07/2024 | Salle CAPDATA |
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