Introduction à l'intelligence artificielle

1. Introduction à l'intelligence artificielle

1.1. Qu'est-ce que l'intelligence artificielle?

1.2. Historique de l'IA

1.3. Applications actuelles de l'IA

2. Fondements de l'intelligence artificielle

2.1. Algorithmes et Modèles

2.2. Apprentissage supervisé vs non supervisé

2.3. Réseaux de neurones

2.3.1. Structure des réseaux de neurones

2.3.2. Fonctionnement des réseaux de neurones

3. Techniques et Méthodes

3.1. Apprentissage automatique (Machine Learning)

3.1.1. Méthodes de classification

3.1.2. Méthodes de régression

3.2. Apprentissage profond (Deep Learning)

3.2.1. Réseaux de neurones convolutifs

3.2.2. Réseaux de neurones récurrents

3.3. Traitement du langage naturel (NLP)

3.3.1. Techniques de base en NLP

3.3.2. Applications du NLP

4. Outils et Plateformes d'IA

4.1. Frameworks populaires (TensorFlow, PyTorch)

4.2. Outils de développement IA

5. Défis et Éthique de l'IA

5.1. Défis techniques

5.2. Considérations éthiques

6. Études de cas

6.1. IA dans la santé

6.2.2. IA dans les transports

6.3. IA dans le commerce

7. Conclusion et Ressources

7.1. Résumé des points clés

7.2. Ressources supplémentaires