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Ce livre sur la vulgarisation de l’intelligence artificielle a pour objectif de rendre ce domaine complexe accessible à un large public, des néophytes aux informaticiens les plus expérimentés. Il propose un parcours pédagogique complet qui décompose l’IA en termes simples, tout en en proposant une exploration complète, des bases jusqu’à ses applications avancées. Sans nécessiter de connaissance préalable en informatique, il prépare le lecteur à saisir les opportunités d’apprentissage et à relever les défis de ce domaine en constante évolution.
Le livre commence par présenter les fondamentaux de l’IA en expliquant les concepts clés et en montrant pourquoi elle est si importante aujourd’hui. Il explore les nombreuses applications de l’IA dans des domaines tels que la médecine, la finance et les transports.
Le lecteur est également guidé à travers les étapes de création d’une IA, en étudiant le processus de collecte de données, de formation de modèles et de déploiement. Les outils et techniques essentiels pour développer des IA performantes sont présentés de manière accessible.
La programmation en Python, un langage incontournable en IA, est abordée pour les débutants. Un cas pratique de machine learning est proposé pour illustrer concrètement comment l’IA fonctionne. Vous explorez des cas d’usage autour de l’intelligence artificielle générative telles que DALL·E, capable de générer des images à partir de descriptions textuelles, et ChatGPT, une IA générative puissante et désormais bien connue de tous.
L’aspect professionnel de l’IA est également couvert, en mettant en lumière les opportunités de carrière passionnantes liées à ce domaine. Une section est également dédiée à la démythification des mathématiques de l’IA, pour rendre ces concepts plus accessibles par une approche non scientifique.
L’IA et son rôle dans le Web 3.0, ainsi que son impact sur l’industrie 4.0, sont explorés, tout comme les enjeux éthiques liés à l’IA pour une réflexion approfondie sur ce sujet crucial.
Détails
- 14 Sections
- 105 Lessons
- 10 Weeks
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- IAE | CHAPITRE 1 - Les fondamentaux de l'Intelligence Artificielle10
- 1.1IAE | CHAPITRE 1 |L1| Ce que nous allons découvrir
- 1.2IAE | CHAPITRE 1 |L2| L’histoire de l’intelligence artificielle
- 1.3IAE | CHAPITRE 1 |L3| L’intelligence artificielle générative
- 1.4IAE | CHAPITRE 1 |L4| La classification de l’intelligence artificielle
- 1.5IAE | CHAPITRE 1 |L5| Les modèles d’intelligence artificielle : le machine-learning
- 1.6IAE | CHAPITRE 1 |L6| Les principaux algorithmes supervisés (pour la prédiction de valeur)
- 1.7IAE | CHAPITRE 1 |L7| Les réseaux de neurones (Neural Networks)
- 1.8IAE | CHAPITRE 1 |L8| Le traitement du langage naturel NLP
- 1.9IAE | CHAPITRE 1 |L9| Le deep learning : apprentissage profond
- 1.10IAE | CHAPITRE 1 |L10| Conclusion
- IAE | CHAPITRE 2 - Les applications de l'IA9
- 2.1IAE | CHAPITRE 2 |L1| Ce que nous allons découvrir
- 2.2IAE | CHAPITRE 2 |L2| La reconnaissance de la parole et la traduction automatique
- 2.3IAE | CHAPITRE 2 |L3| Les voitures autonomes
- 2.4IAE | CHAPITRE 2 |L4| Les chatbots
- 2.5IAE | CHAPITRE 2 |L5| Les systhèmes de recommandation
- 2.6IAE | CHAPITRE 2 |L6| L’exemple «RPA» et l’évolution vers les systèmes cognitifs
- 2.7IAE | CHAPITRE 2 |L7| L’IA pour la santé
- 2.8IAE | CHAPITRE 2 |L8| La vision par ordinateur
- 2.9IAE | CHAPITRE 2 |L9| Conclusion
- IAE | CHAPITRE 3 - Les étapes de création d'une IA8
- 3.1IAE | CHAPITRE 3 |L1| Ce que nous allons découvrir
- 3.2IAE | CHAPITRE 3 |L2| Comprendre l’objectif
- 3.3IAE | CHAPITRE 3 |L3| La collecte et la préparation de données
- 3.4IAE | CHAPITRE 3 |L4| La sélection de l’algorithme
- 3.5IAE | CHAPITRE 3 |L5| La division des données
- 3.6IAE | CHAPITRE 3 |L6| L’entraînement du modèle
- 3.7IAE | CHAPITRE 3 |L7| La mise en production et l’amélioration continue
- 3.8IAE | CHAPITRE 3 |L8| Conclusion
- IAE | CHAPITRE 4 - Techniques et outils pour la création d'une IA6
- 4.1IAE | CHAPITRE 4 |L1| Introduction
- 4.2IAE | CHAPITRE 4 |L2| Les langages de programmation pour l’intelligence artificielle
- 4.3IAE | CHAPITRE 4 |L3| Les frameworks pour l’intelligence artificielle
- 4.4IAE | CHAPITRE 4 |L4| Outils pour la gestion et la visualisation des données
- 4.5IAE | CHAPITRE 4 |L5| Les plateformes Cloud pour l’IA
- 4.6IAE | CHAPITRE 4 |L6| Conclusion
- IAE | CHAPITRE 5 - Votre premier programme Python10
- 5.1IAE | CHAPITRE 5 |L1| Ce que nous allons découvrir
- 5.2IAE | CHAPITRE 5 |L2| Eh, pourquoi Python ?
- 5.3IAE | CHAPITRE 5 |L3| Installation de Python
- 5.4IAE | CHAPITRE 5 |L4| Installation de PyCharm
- 5.5IAE | CHAPITRE 5 |L5| Python comme élément de langage
- 5.6IAE | CHAPITRE 5 |L6| Les bases de Python
- 5.7IAE | CHAPITRE 5 |L7| PIP : Le gestionnaire de paquets
- 5.8IAE | CHAPITRE 5 |L8| Votre premier programme avec Python
- 5.9IAE | CHAPITRE 5 |L9| Création d’un programme simple avec Python
- 5.10IAE | CHAPITRE 5 |L10| Conclusion
- IAE | CHAPITRE 6 - Machine Learning : cas pratique4
- IAE | CHAPITRE 7 - DALL-E : exploiter la créativité de l'IA11
- 7.1IAE | CHAPITRE 7 |L1| Introduction
- 7.2IAE | CHAPITRE 7 |L2| Introduction à DALL-E
- 7.3IAE | CHAPITRE 7 |L3| Coûts de DALL-E 3
- 7.4IAE | CHAPITRE 7 |L4| Découverte de DALL-E
- 7.5IAE | CHAPITRE 7 |L5| Apprendre à parler à DALL-E
- 7.6IAE | CHAPITRE 7 |L6| Fonctionnement de DALL-E
- 7.7IAE | CHAPITRE 7 |L7| Accéder à DALL-E depuis votre programme Python
- 7.8IAE | CHAPITRE 7 |L8| Utilisation de DALL-E
- 7.9IAE | CHAPITRE 7 |L9| Quelles sont les interdictions de DALL-E 3 ?
- 7.10IAE | CHAPITRE 7 |L10| Concurrents de DALL-E
- 7.11IAE | CHAPITRE 7 |L11| Conclusion
- IAE | CHAPITRE 8 - L'IA générative par OpenAI : ChatGPT11
- 8.1IAE | CHAPITRE 8 |L1| Introduction
- 8.2IAE | CHAPITRE 8 |L2| Avant Chat GPT, l’histoire de GPT
- 8.3IAE | CHAPITRE 8 |L3| Accéder à ChatGPT
- 8.4IAE | CHAPITRE 8 |L4| Comment utiliser ChatGPT ?
- 8.5IAE | CHAPITRE 8 |L5| Créer un prompt « avancé »
- 8.6IAE | CHAPITRE 8 |L6| ChatGPT pour la traduction
- 8.7IAE | CHAPITRE 8 |L7| ChatGPT pour trouver un emploi
- 8.8IAE | CHAPITRE 8 |L8| Extensions ChatGPT
- 8.9IAE | CHAPITRE 8 |L9| Impact de ChatGPT sur le marché de l’emploi
- 8.10IAE | CHAPITRE 8 |L10| Possibilités offertes par ChatGPT pour les développeurs
- 8.11IAE | CHAPITRE 8 |L11| Conclusion
- IAE | CHAPITRE 9 - Les métiers de l'intelligence artificielle6
- 9.1IAE | CHAPITRE 9 |L1| Les métiers émergents du développement de l’intelligence artificielle
- 9.2IAE | CHAPITRE 9 |L2| Les métiers de la gestion des données
- 9.3IAE | CHAPITRE 9 |L3| Les métiers du machine learning et du deep learning
- 9.4IAE | CHAPITRE 9 |L4| Les métiers de la recherche en intelligence artificielle
- 9.5IAE | CHAPITRE 9 |L5| Les métiers émergents
- 9.6IAE | CHAPITRE 9 |L6| Conclusion
- IAE | CHAPITRE 10 - Démystification des mathématiques de l'IA5
- IAE | CHAPITRE 11 - Intelligence artificielle et Web 3.06
- IAE | CHAPITRE 12 - L'intelligence artificielle et l'industrie 4.07
- 12.1IAE | CHAPITRE 12 |L1| Qu’est-ce qu’une révolution industrielle ?
- 12.2IAE | CHAPITRE 12 |L2| Les technologies dites «de base»
- 12.3IAE | CHAPITRE 12 |L3| Les technologies dites «complémentaires»
- 12.4IAE | CHAPITRE 12 |L4| L’intelligence artificielle dans l’industrie 4.0
- 12.5IAE | CHAPITRE 12 |L5| Les biais et préjugés de l’IA dans l’industrie
- 12.6IAE | CHAPITRE 12 |L6| L’IA appliquée au réchauffement climatique
- 12.7IAE | CHAPITRE 12 |L7| Conclusion
- IAE | CHAPITRE 13 - Une IA oui, mais une IA éthique11
- 13.1IAE | CHAPITRE 13 |L1| Introduction à l’éthique de l’IA
- 13.2IAE | CHAPITRE 13 |L2| Biais et éthique
- 13.3IAE | CHAPITRE 13 |L3| Transparence de l’IA
- 13.4IAE | CHAPITRE 13 |L4| Vie privée et sécurité des données
- 13.5IAE | CHAPITRE 13 |L5| Responsabilité et prises de décision
- 13.6IAE | CHAPITRE 13 |L6| Les parties prenantes de l’éthique de l’IA
- 13.7IAE | CHAPITRE 13 |L7| Conséquences sociales et économiques
- 13.8IAE | CHAPITRE 13 |L8| L’IA dans l’éducation
- 13.9IAE | CHAPITRE 13 |L9| Recommandations opérationnelles : CNIL
- 13.10IAE | CHAPITRE 13 |L10| Formation et sensibilisation
- 13.11IAE | CHAPITRE 13 |L11| Conclusion
- IAE | CHAPITRE 14 - Conclusion1