ML & Generative AI Fundamentals
Apprenez les bases du Machine Learning et de l'Intelligence Artificielle Générative
Formation créée le 26/09/2024. Dernière mise à jour le 20/05/2025.
Version du programme : 1
Programme de la formation
Les participants comprendront les concepts de base du Machine Learning et de l'Intelligence Artificielle Générative. Ils vont apprendre à formuler des requêtes (prompts) et à vous sensibiliser sur la sécurité de vos données confidentielles
Objectifs de la formation
- Introduire les concepts clés de l’IA et du ML, et leur application dans différents domaines.
- Comprendre les bases de l’IA Générative et ses applications possibles.
- Apprendre à interagir avec les modèles d'IA via la création de prompts efficaces.
- Maîtriser les enjeux de sécurité liés à l’utilisation des outils d’IA pour protéger les données sensibles.
Profil des bénéficiaires
- Professionnels techniques et non techniques souhaitant comprendre les concepts de base sur l’IA et le ML.
- Aucun
Contenu de la formation
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L’Intelligence Artificielle et au Machine Learning - 3h
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Fondamentaux de l’IA Générative 2 - 3h
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Ingénierie des Prompts et Considérations de Sécurité - 2h
Arturo GUIZAR 🚀 Passionné par les nouvelles technologies associées à l'Internet d'Objets et l'Intelligence Artificielle. 🎯 J'ai créé un studio (datalo.co) pour donner aux entreprises les moyens d'agir grâce à la Data Science. 💻 Consultant et Teacher en Machine Learning et Data Science (EM Lyon, Le Wagon, Simplon, Open Classroom, INSEEC). 🎓 Academic: PhD en Traitement de signal (Inria), M.Sc en Télécommunications (INSA de Lyon), Certification en Data Science (MIT). 🌱 J'aime contribuer au développement de l'écosystème d'entrepreneurs à Lyon (Startup Weekend, Techstars).
- Feuilles de présence
- Auto-positionnement du bénéficiaire sur les objectifs pédagogiques avant la formation afin de personnaliser le contenu pédagogique
- Auto-positionnement du bénéficiaire sur les objectifs pédagogiques de la formation en fin de formation pour évaluer sa progression
- Une évaluation des compétences se fait sous forme d’exercices pratiques tout au long de la formation,
- Évaluation de l'atteinte des objectifs du bénéficiaire par le formateur en fin de formation
- QCM sur les fondamentaux du ML et de l'IA
- Évaluation pratique avec la création de prompts et utilisation des outils.
- Certificat de réalisation de la formation remis en fin de parcours
- Exercices Pratiques: Utiliser des outils comme TensorFlow Playground and Teachable Machine pour visualiser et comprendre le fonctionnement des modèles ML.
- Exercices Pratiques: Exploration des modèles de génération d'images et de texte pour des applications créatives et professionnelles.
- Exercices Pratiques: Utilisation de ChatGPT pour tester l’efficacité des prompts et créer des prompts sécurisés.