Préalables
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Architecture de la formation
1. Introduction à l'Intelligence Artificielle
Définition de l'IA : Concepts de base et terminologie
Différenciation entre intelligence humaine et artificielle
Applications courantes de l'IA dans la vie quotidienne
2. Histoire de l'IA
Chronologie des avancées clés : De la création d'ELIZA à ChatGPT
Les périodes de progrès et les hivers de l'IA
Les contributeurs majeurs et leurs impacts (Turing, McCarthy, Minsky, etc.)
3. Caractéristiques de l'IA
Apprentissage et amélioration continue
Capacité de perception et prise de décision
Adaptabilité et automatisation
4. Types d'IA et Applications
IA conversationnelle et générative : ChatGPT et Copilot
Différences et spécificités des chatbots et des moteurs de recherche
L'importance de l'IA dans divers secteurs : Santé, finance, éducation, etc.
5. Utilisations Pratiques de ChatGPT
Fonctionnement et entraînement des modèles LLM
Démonstration pratique de ChatGPT : Cas d'utilisation variés
Comparaison entre ChatGPT et Copilot M365
6. Risques et Défis de l'IA
Limites et biais des modèles IA
Problèmes éthiques : Confidentialité des données et sécurité
Conséquences économiques et impact sur l'emploi
7. Outils et Extensions pour l'Optimisation
Outils pratiques pour maximiser l'utilisation de l'IA générative
Conseils sur l'ingénierie du prompt : Structuration et astuces
8. Bonnes Pratiques et Conclusion
Stratégies pour intégrer l'IA de manière responsable en entreprise
Meilleures pratiques pour éviter les erreurs courantes
Perspectives futures et développement continu de l'IA
Détails pédagogiques
Type de cours
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