01
Fondamentaux de l'IA
Histoire et paradigmesDonnées et tokensLimites et biaisÉthique appliquée
Objectifs pédagogiques
- Comprendre les fondements du machine learning et du deep learning
- Maîtriser ChatGPT, Claude, Gemini et le prompt engineering avancé
- Construire des applications avec Lovable, Bolt et Cursor
- Déployer des agents IA autonomes et des automatisations métier
- Évaluer, sécuriser et industrialiser une solution d'IA
Programme détaillé
02
Machine Learning
Régression et classificationApprentissage superviséÉvaluation des modèlesFeature engineering
03
Deep Learning
Réseaux de neuronesVision par ordinateurNLPTransformers
04
IA générative
ChatGPT, Claude, GeminiGénération d'images et de vidéosRAG et bases vectoriellesFine-tuning
05
Prompt Engineering
Chain of thoughtFew-shotÉvaluation systématiqueBibliothèque de prompts
06
Agents & automatisation
n8n, Make, ZapierAgents outillésOrchestration multi-agentsSupervision
07
IA pour l'entreprise
Cas d'usage sectorielsROI et conduite du changementGouvernance des données
08
Projet final
Cahier des chargesDéveloppementDéploiementSoutenance