Formation : intelligence artificielle pour product owner

• Identifier les problématiques business qui peuvent bénéficier du ML (machine learning)
• Prioriser les cas d’usage
• Identifier le bon modèle à utiliser en fonction de la problématique
• Structurer une démarche produit/projet de ML : de la préparation des données jusqu’à la mise en production
• Analyser les performances d’un modèle d’un point de vue business
• Appréhender les enjeux et risques liés à ce type de projet

Nos formations sont animées par des experts reconnus dans leur domaine possédant une expérience sur le terrain significative et des compétences pédagogiques reconnues.

Maîtriser la gestion de projet.

L'intelligence artificielle (IA), le machine learning (ML)

• Les enjeux de l'IA.
• Panorama de l'IA (règles VS ML, systèmes hybrides...).
• Machine learning : concept et use cases.
• Régression, classification et clustering.
• Réseaux de neurones artificiels/deep learning.
• NLP : principes et applications.
• Computer vision : principes et applications.

Cas d'utilisation en IA

• Présentation de use cases mis en œuvre en entreprise.
• Sélection de use cases pour analyse.

Se préparer à un projet de machine learning

• Enjeux et risques.
• Compétences nécessaires.
• Évaluer et préparer ses données.
• L'agilité pour les projets de ML.

Projet de ML : création de valeur

• Du pain point à la création de valeur.
• Approche "client centric", approche "design thinking".
• Les enjeux de l'intégration des modèles d'IA dans les processus métiers.

Algorithmes de ML

• Présentation.
• Modélisation d'un problème au sens machine learning : input/output.
• Principaux algorithmes caractéristiques.
• Hyperparameters des modèles.

Démarche end to end du projet de ML

• Overfitting/underfitting : quelles solutions ?
• Qui fait quoi dans un projet de ML ?
• Avec quelle méthodologie ?
• De l'acquisition des données à l'industrialisation (illustration avec un use case).
• La problématique des données : quantité, qualité, non représentativité, focus sur "imbalanced dataset".
• Features engineering : irrelevent features, comment sélectionner, extraire et créer des nouveaux features.
• Les enjeux données/algorithmes, les biais, la privacy.

Création de modèle de machine learning

• L'écosystème de l'IA.
• Panorama des solutions, des acteurs et fournisseurs, les services en ligne existants chez les GAFAM et les start-up.
• Langage Python, les bibliothèques :
• De traitement de données (NumPy, Pandas, matplotlib...).
• De ML (Keras, scikit-learn...).
• De DL (Tensorflow).

Enjeux de l'évaluation business

• Création de valeur.
• Les enjeux de l'évaluation.
• Performance.
• ROI, retour sur investissement.

Pratiques projet et organisation

• Synthèse des meilleures pratiques du point de vue métier.
• L'organisation des compétences au sein d'une organisation data driven.

Chefs de projets “métiers”, chefs de produit, product owner.

• Le délai d'accès moyen pour cette formation est de 2 Semaines
• Merci d’utiliser le formulaire de contact ou nous joindre par téléphone ou mail pour l’organisation de votre formation.

• Accueil des apprenants dans une salle dédiée à la formation.
• Documents supports de formation projetés.
• Exposés théoriques
• Etude de cas concrets
• Quiz en salle
• Mise à disposition en ligne de documents supports à la suite de la formation.

• Feuilles de présence.
• Questions orales ou écrites (QCM).
• Mises en situation.
• Formulaires d'évaluation de la formation.
• Certificat de réalisation de l’action de formation.

Les personnes atteintes de handicap souhaitant suivre cette formation sont invitées à nous contacter directement, afin d’étudier ensemble les possibilités de suivre la formation.

Suivi et accompagnement pédagogique :

Notre équipe pédagogique sera à vos côtés tout au long de votre parcours pour assurer le suivi de l'exécution et l'évaluation de la formation.

Entretien préalable :

Avant le début de la formation, notre conseiller en formation organise un entretien avec vous afin de cerner précisément vos attentes et vos objectifs.

Horaires et rythme :

Les horaires et le rythme de la formation sont adaptables à vos disponibilités, ou peuvent être fixés en accord avec notre équipe pédagogique.

Exercices pratiques et mises en situation :

Si nécessaire, la formation inclut des exercices pratiques et/ou des mises en situation pour renforcer l'apprentissage.

Supports et attestation de formation :

À l'issue de la formation, vous aurez accès en ligne à des documents et supports pédagogiques. Un certificat de réalisation de la formation vous sera également remis.

Évaluation et satisfaction :

Nous vous inviterons à remplir un questionnaire de satisfaction à chaud, en fin de formation, et un autre à froid, trois mois après la formation. Pour certaines formations, vous recevrez également un questionnaire d'auto-évaluation en fin de formation et, le cas échéant, pourrez passer une certification (en conditions d'examen ou en télésurveillance post-formation).

Accès à la plateforme de certification :

Pour les formations certifiantes, un accès à la plateforme de certification sera mis à votre disposition.

Pour suivre cette formation à distance vous aurez besoin

• D'un Mac ou d'un PC
• Une Connexion internet stable
• Un Navigateur Web récent
• De Teams ou de Zoom
• Du logiciel enseigné ou à utiliser installé
  
  

Dans nos locaux nous mettrons à votre disposition tout le nécessaire.

Dans vos locaux nous conviendrons du nécessaire à mettre en place pour le bon déroulé de cette formation.