Intelligence Artificielle

Phase 1 : Fondations (4-6 semaines)

   Module 1: Bases de Python

1.  Variables, types de données et structures de contrôle
2.  Fonctions et programmation orientée objet
3.  Bibliothèques essentielles : NumPy, Pandas, Matplotlib
4.  Manipulation et visualisation de données
5.  Projet pratique : Analyse exploratoire de données

   Module 2:  Mathématiques pour l’IA

1. Algèbre linéaire (vecteurs, matrices, opérations)
2. Calcul différentiel et dérivées partielles
3. Probabilités et statistiques
4. Optimisation mathématique
5. Applications pratiques avec NumPy

Module 3 : Introduction au Machine Learning

1. Concepts fondamentaux (apprentissage supervisé, non supervisé, semi-supervisé)
2. Préparation des données et feature engineering
3. Régression linéaire et logistique
4. Arbres de décision et forêts aléatoires
5. Métriques d’évaluation et validation croisée

Module 4 : Algorithmes Avancés

1. Support Vector Machines (SVM)
2.  K-means et clustering
3.  Réduction de dimensionnalité (PCA, t-SNE)
4.  Ensemble methods (boosting, bagging)
5.  Scikit-learn en profondeu

Module 5 : Projets ML Pratiques

1. Système de recommandation
2. Classification d’images (niveau basique)
3. Analyse de sentiments
4. Prédiction de séries temporelles

Module 6 : Réseaux de Neurones

1. Perceptron et réseaux multicouches
2. Backpropagation et optimiseurs
3. Fonctions d’activation et régularisation
4. Introduction à TensorFlow et PyTorch
5. Construction de modèles avec Keras

Module 7 : CNN et Vision par Ordinateur

1. Réseaux convolutionnels (CNN)
2. Architectures classiques (VGG, ResNet, Inception)
3. Transfer learning
4. Détection et segmentation d’objets
5.  Projet : Classification d’images avancée

Module 8 : NLP et Traitement du Langage

1. Traitement de texte et tokenization
2. Word embeddings (Word2Vec, GloVe)
3. Réseaux récurrents (RNN, LSTM, GRU)
4. Transformers et attention mechanisms
5. BERT, GPT et modèles pré-entraînés
6. Projet : Chatbot ou analyseur de texte

Module 9 : Techniques Avancées

1. GANs (Generative Adversarial Networks)
2. Autoencodeurs et VAE
3. Reinforcement Learning (bases)
4. Apprentissage par transfert
5. Fine-tuning de modèles

Module 10 : MLOps et Déploiement

1. Versioning de modèles (MLflow, DVC)
2. Containerisation avec Docker
3. API REST avec FastAPI/Flask
4. Déploiement cloud (AWS, GCP, Azure)
5. Monitoring et maintenance de modèles

Module 11 : Optimisation et Scalabilité

1. Optimisation des performances
2. Parallélisation et calcul distribué
3. GPU et accélération matérielle
4. Edge computing et déploiement mobile
5. Compression de modèles

Module 12 : Éthique et Bonnes Pratiques

1. Biais algorithmiques et équité
2. Explicabilité et interprétabilité (SHAP, LIME)
3. Privacy et sécurité des données
4. RGPD et conformité légale
5. Documentation et reproductibilité

Développement d’un Projet Complet

1. Choix du projet selon les intérêts

2. Architecture et conception

3. Développement itératif

4. Tests et validation

5. Présentation et documentation

Ressources Recommandées

• Plateformes d’apprentissage 

1. Kaggle pour les compétitions et datasets
2. Google Colab pour l’environnement de développement gratuit
3. GitHub pour le versioning de code

• Bibliothèques principales 

1. Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras
2. Hugging Face Transformers
3. OpenCV, NLTK, SpaCy

• Outils de support 

1. Jupyter Notebooks
2. Weights & Biases pour le tracking
3. Streamlit pour les démos rapides

• Modalités Pédagogiques

1. 40% théorie, 60% pratique
2. Projets hebdomadaires
3. Mentorat et sessions de questions-réponses
4. Travail en groupe et peer review
5. Certification finale