Devenez expert en IA et optimisez votre productivité avec nos cursus certifiants.
Maîtrisez l’Intelligence Artificielle grâce à nos formations complètes couvrant les fondamentaux de l’IA, le Machine Learning, le Deep Learning et l’IA générative. Apprenez à exploiter des technologies avancées comme TensorFlow, PyTorch et les modèles de langage (LLM) pour propulser vos projets professionnels.
Nos parcours s’adressent aux développeurs, ingénieurs, RSSI et décideurs souhaitant comprendre, implémenter et tirer parti de l’IA pour innover en toute sécurité. Boostez vos compétences en intelligence artificielle appliquée, data science et automatisation grâce à une pédagogie immersive axée sur la pratique.
1. Présentation de Microsoft Copilot Qu’est-ce que Microsoft Copilot Bref historique et contexte de développement Les avantages de l’intelligence artificielle dans les outils de productivité Les principales fonctionnalités Intégration avec Microsoft 365 Assistance dans Word, Excel, PowerPoint, etc. Automatisation des tâches courantes 2. Exploration des Outils Microsoft Copilot Copilot dans Microsoft Word Rédaction assistée Suggestions […]
Fondamentaux de l’IA en cybersécurité Jour 1 : Introduction et applications de l’IA en cybersécurité Panorama de l’IA et du Machine Learning (ML) Types d’IA : Machine Learning, Deep Learning Algorithmes et modèles courants utilisés en cybersécurité IA et menaces cyber Automatisation de la détection des attaques Intelligence Artificielle appliquée à la veille en cybersécurité […]
Partie 1 : Architecture Advanced et Analyse de Données Modèles Ultra : Exploitation de la fenêtre de contexte étendue (1M+ tokens) pour l’analyse de gros volumes de données. Code & Analyse : Utilisation de l’interpréteur de code intégré pour la génération de graphiques et l’analyse de fichiers Excel/Sheets. Atelier Pratique (TP 4) : Audit complet […]
Partie 1 : Introduction et Fondamentaux de l’IA Concepts fondamentaux : Compréhension des LLM (Large Language Models) et spécificités de l’écosystème Google Gemini. Différences entre la version gratuite et Gemini Advanced (Capacités techniques et étendue de la fenêtre de contexte). Sécurité et Éthique : Confidentialité des données en milieu professionnel et gestion des biais algorithmiques. […]
Partie 1 : Comprendre l’IA et ses applications en cybersécurité 1 Introduction à la cybersécurité et aux enjeux de l’IA Contexte actuel des cybermenaces et rôle de l’IA dans leur évolution. Notions de machine learning, deep learning et apprentissage supervisé/non supervisé. Exemples concrets d’IA en cybersécurité (détection d’intrusions, analyse de logs, classification de malwares). 2 […]
Jour 1 : Comprendre et évaluer l’IA générative Module 1 – Introduction à l’IA générative et ses usages Définition et principes clés (ML, DL, LLM) Différencier les types d’IA et leurs applications Études de cas : Exemples concrets de succès et d’échecs Module 2 – Identifier les opportunités et les limites de l’IA Cas d’usage […]
Module 1 : Introduction à l’Intelligence Artificielle Comprendre les bases de l’IA Définition et histoire de l’intelligence artificielle Différence entre IA faible, IA forte et IA générale Les algorithmes de machine learning et deep learning (explication simplifiée) Applications concrètes en entreprise Automatisation des tâches administratives et communication Analyse de données et prise de décision assistée […]
1. Les éléments clés d’un bon prompt Techniques de rédaction de prompts : clarté, précision, contexte Exemples de bons et mauvais prompts Comment ajuster un prompt en fonction de l’objectif : créativité, efficacité, optimisation Cas pratiques : génération de texte, d’images, et de réponses complexes 2. Exploration des IA et de leurs spécificités Utilisation de […]
Jour 1 – Vulnérabilités du modèle Concepts fondamentaux du deep learning Explication des bases du deep learning : Processus d’entraînement Fine-tuning et transfert d’apprentissage Étude des architectures courantes : CNN, RNN, Transformers, LLMs Analyse des jeux de données et impact sur la robustesse des modèles Compréhension des embeddings et de leur utilisation dans les modèles […]
Sécurité offensive et défensive des systèmes IA Jour 1 : Vulnérabilités des modèles IA Fondamentaux de la sécurité des systèmes IA Adversarial Machine Learning Injection de prompts et attaques sur LLM (Large Language Models) Attaques adversariales sur IA FGSM, PGD, DeepFool, attaques par bruitage Empoisonnement des jeux de données Extraction et inversion de modèles (Model […]
