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Formation à l’IA : le Guide ultime du débutant

Formation à l’IA : le Guide ultime du débutant

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Quand on est un débutant dans l’IA, savoir quelle formation suivre n’est pas toujours évident. Les questions que posent les personnes voulant commencer une formation en IA se déclinent en des formes différentes : comment débuter dans l’apprentissage automatique ? Par où commencer en IA sans aucune expérience en programmation ni en mathématiques ? … C’est d’autant plus difficile de choisir sa formation en IA devant la pléthore d’options à explorer.

Afin de vous éviter d’innombrables heures à faire des recherches sur le domaine sans être sûr d’arriver à quelque chose, voici le guide du débutant en intelligence artificielle étape par étape, qui peut vous mettre sur la bonne voie pour votre future carrière. Il vous sera ainsi plus facile d’aborder le développement des logiciels IA et de le faire de la meilleure des façons.

Guide du débutant sur les préambules d’une formation IA

Avant de commencer une formation en IA, une bonne compréhension de l’intelligence artificielle ainsi que ses utilités vous servira de guide. À la base, il s’agit d’une branche de l’informatique destinée à créer des machines dotées de capacités similaires à l’Homme. Programmées pour effectuer des tâches qui nécessiteraient en principe l’intelligence humaine, ces machines intégrant l’IA servent à la résolution de problèmes.

De même, ces technologies sont conçues pour l’apprentissage, la perception et la compréhension du langage naturel. On peut classer les systèmes d’IA en 2 catégories distinctes. Ce qu’on appelle l’IA étroite sert à réaliser des tâches spécifiques. L’IA générale confère à la machine une intelligence similaire à celle de l’humain en vue de lui faire effectuer des tâches répétitives ou complexes.

Étape suivante : appréhender les techniques et les algorithmes liés à l’IA

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Quand vous aurez compris les fondamentaux de l’IA, c’est le moment d’apprendre les techniques et les algorithmes servant au développement d’une solution IA. Parmi les techniques plébiscitées se trouve l’apprentissage automatique. Ce sous-ensemble de l’IA implique de former un modèle pour qu’il parvienne à faire des prédictions ou à prendre des décisions sans qu’il ne soit explicitement programmé à ces tâches.

L’apprentissage automatique a plusieurs variantes, dont l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. Il y a aussi l’apprentissage par renforcement. Les variantes fonctionnent avec un ensemble d’algorithmes et se prêtent à des cas d’utilisation qui leur sont propres.

L’apprentissage automatique

Sous-ensemble de l’apprentissage en profondeur, l’apprentissage automatique relève de l’usage de réseaux de neurones artificiels capables de traiter un gros volume de données et inspirés de la structure et du fonctionnement du cerveau humain. Les réseaux ont prouvé leur efficacité spécialement pour des tâches de reconnaissance d’images ou de la parole. 

Si vous voulez être capable de développer des applications d’IA, familiarisez-vous donc avec les différents algorithmes de deeplearning et de machine learning. Ce n’est qu’avec une solide compréhension des techniques de l’IA que vous pourrez travailler sur votre projet.

Étapes pour développer un projet IA

Un guide destiné à un débutant n’omettra pas de souligner l’importance d’une définition préalable du problème que vous voulez résoudre avec votre application d’IA. D’ailleurs, une précision à ce sujet permet de déterminer si votre solution d’intelligence artificielle est appropriée.

  • Un prétraitement des data à utiliser par votre modèle nécessite une collecte de données provenant de sources diverses et implique un nettoyage en vue de supprimer toutes les incohérences et les possibles erreurs.
  • Les données sont ensuite transformées dans un format que l’algorithme choisi pourra traiter facilement. Au vu de l’impact significatif de la pertinence des données sur l’efficacité du modèle d’IA, ce stade est crucial.
  • L’entraînement du modèle via l’algorithme de votre choix peut être entamé à l’issue de la préparation des données. Vous intégrez les données dans le modèle et procédez à un ajustement des paramètres de sorte à minimiser la marge d’erreur au niveau des prédictions et des résultats. Le modèle formé, il est essentiel d’évaluer ses performances au moyen de données qu’il ne connait pas encore. Cela donne un aperçu de la performance probable du modèle en situations réelles.
  • Le déploiement du modèle dans l’application choisie ne doit se faire qu’une fois ses performances avérées.

Guide pour débutant sur les méthodes de construction d’un système d’IA

Les techniques qui suivent sont les plus fréquemment utilisées pour la mise en œuvre d’une IA.

Le traitement du langage naturel (NLP)

La reconnaissance vocale et la synthèse vocale illustrent ces technologies de traitement du langage naturel. Nous les retrouvons dans les assistants vocaux à l’image de Siri, Alexa d’Amazon ou Google assistant. Ces technologies utilisent des approches de type recherche d’informations, traduction automatique, analyse syntaxique, marquage de parole, exploration de texte… En clair, c’est l’étude de la manière dont interagissent les machines avec le langage humain naturel et dont les ordinateurs développent leur compréhension afin de prendre les dispositions adéquates.

Les machines vectorielles

Leur usage sert à identifier les données en se basant sur la valeur d’un paramètre. L’élément décisif dans l’application des machines vectorielles concerne l’utilisation de la différenciation pour la division. Les cas d’usage de cette technique s’étendent à une reconnaissance faciale, une reconnaissance d’images ou de textes.

L’heuristique

C’est le mécanisme d’apprentissage par essais et erreurs qui est mis en œuvre dans cette technique. L’objectif est d’inciter à l’apprentissage par erreurs en vue de les éviter. Comme pour le cerveau humain, on établit un rapport logique entre les erreurs et les corrections.

Les techniques de l’ANN ou réseaux neuronaux artificiels

Cette technique s’appuie sur le câblage et le comportement du cerveau humain pour traiter les big data. Détectant et cartographiant les modèles, l’ANN intervient dans la prise de décisions à la manière d’un humain à l’aide d’une batterie d’apprentissages. Ce sont l’apprentissage profond, l’apprentissage automatique, l’apprentissage des formes, l’apprentissage renforcé, l’apprentissage supervisé et non supervisé.

Accédez à l’éducation qui convient

Un guide du débutant en formation IA digne de ce nom vous oriente sur la bonne voie pour réaliser votre rêve de carrière dans l’intelligence artificielle. Un diplôme universitaire pertinent sera nécessaire après un bac en sciences de données, en informatique, en mathématiques, en statistiques, en ingénierie, en physique… Un certificat d’aptitude professionnelle ou une certification en IA axée science de données aideront assurément à acquérir les compétences essentielles. Cependant, un master peut être indispensable si vous visez une expertise technique.

Être focus sur ce que vous voulez réaliser

Vous devez réfléchir sérieusement à ce que vous souhaitez construire comme projet d’IA pour être en mesure d’énoncer de façon claire vos objectifs. Ce peut être de créer des algorithmes de prédiction des feux de forêt, etc. Cela permet en même temps de décomposer les tâches en petites parties. Mais surtout, de mieux délimiter votre champ d’action compte tenu de l’aspect décourageant de l’étendue des techniques et applications de l’IA. Vous saurez mieux aussi quelles ressources vous aurez besoin.

Commencez par résoudre des problèmes simples

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La meilleure façon d’apprendre l’IA est de mettre ses connaissances à l’épreuve. Pour commencer, travaillez sur des réseaux de neurones simples et basculez progressivement vers des CNN complexes. En tant que débutant dans l’IA, commencez par apporter des solutions à des problématiques simples, exploitez les techniques permettant des prises de décision algorithmiques, entamez des recherches de base. Mettez en place un algorithme simple de machine learning et évaluez-le. Vous pouvez affiner la solution en vue d’augmenter votre expertise ou essayez la mise à niveau des parties.

Partagez vos connaissances !

La mise en pratique des compétences acquises à chaque étape d’une formation en IA est aussi très aidant. Cependant, alors que vous devez trouver une problématique à solutionner, vous pourrez rencontrer des difficultés dans la recherche d’un projet personnel à réaliser.

Or, c’est indispensable avant même de coder. Faisant office de guide pour le débutant en formation IA, Kaggle permet aussi de participer à un concours. Cette plateforme permet prendre connaissance des problèmes auxquels travaillent d’autres débutants en développement IA. Optimisez votre apprentissage en apprenant des autres et en leur partageant vos connaissances. N’hésitez pas à rejoindre des communautés via des plateformes en ligne de formation en IA . Profitez-en pour trouver des partenaires d’apprentissage.

Adhérez à une plateforme de discussion axée IA pour poser vos questions et partager vos concepts à mesure de votre apprentissage. GitHub permet entre autres de partager vos acquis, de recevoir des commentaires de développeurs professionnels. En plus de permettre de vous améliorer, cette démarche contribue à rendre votre programme plus efficient. Ce, tout en permettant à votre système informatique d’aboutir au résultat escompté.

Se former en IA : par où commencer ?

Votre rêve de débutant est d’explorer le domaine de l’IA. Cependant, vous ne savez pas trop par quel bout prendre la formation ? De nombreux programmes de formation dédiés à ces compétences existent à l’instar de Lighthouse labs. C’est une école initiée par une équipe de développeurs de logiciels férus du codage, du mentorat et de l’éducation. Ces derniers prodiguent des formations à tous ceux désireux d’apprendre les technologies.

Avec ce type de cours et les formations en ligne proposées par les plateformes spécialisées en intelligence artificielle et en formation IA, vous pouvez facilement apprendre les nouveaux concepts sans trop de difficulté. Cependant, l’actualisation des compétences en matière d’IA et un perfectionnement continuel de celles-ci sont requis. Sans cela, vous aurez du mal à relever les défis passionnants que ces technologies ont à offrir.

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