Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant
Expérience recommandée
Expérience recommandée
Niveau débutant
Pas de codage. A l'aise avec les feuilles de calcul ; les statistiques de base et l'analytique commerciale sont utiles. Idéal pour les gestionnaires qui souhaitent prendre des décisions fondées sur des données.
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niveau Débutant
Expérience recommandée
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Niveau débutant
Pas de codage. A l'aise avec les feuilles de calcul ; les statistiques de base et l'analytique commerciale sont utiles. Idéal pour les gestionnaires qui souhaitent prendre des décisions fondées sur des données.
Sélectionner et appliquer l'Apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement à des décisions commerciales réelles ; évaluer la précision et la fiabilité.
Préparer les données, Ingénieur des données et intégrer les modèles validés dans les flux de travail et les systèmes existants afin d'automatiser les décisions.
Construire une feuille de route de l'IA exécutive qui équilibre l'impact avec la gouvernance - la vie privée, la sécurité, les préjugés, l'explicabilité et les pratiques humaines dans la boucle.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Prise de décision fondée sur des données
Prise de décision fondée sur des données
Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités
Ingénierie des fonctionnalités
Catégorie : Analyse avancée
Analyse avancée
Catégorie : Intelligence artificielle
Intelligence artificielle
Catégorie : Gouvernance des données
Gouvernance des données
Catégorie : Systèmes d'aide à la décision
Systèmes d'aide à la décision
Catégorie : L'IA responsable
L'IA responsable
Catégorie : Gouvernance
Gouvernance
Catégorie : Prise de décision stratégique
Prise de décision stratégique
Catégorie : Sécurité de l'IA
Sécurité de l'IA
Catégorie : Prise de décision
Prise de décision
Catégorie : Intégrations AI
Intégrations AI
Catégorie : Modèle de formation
Modèle de formation
Catégorie : Éthique des données
Éthique des données
Catégorie : Traitement du langage naturel
Traitement du langage naturel
Catégorie : Candidature au LLM
Candidature au LLM
Catégorie : Modélisation des grandes langues
Modélisation des grandes langues
Catégorie : Gestion du flux de travail
Gestion du flux de travail
Catégorie : Prétraitement des données
Prétraitement des données
Catégorie : Analyse prédictive
Analyse prédictive
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Évaluations
3 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Il y a 3 modules dans ce cours
IA for Business Decision Making dote les managers et les dirigeants de compétences pratiques et non techniques pour prendre des décisions basées sur l'IA dans l'ensemble de l'entreprise. Vous apprendrez comment l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement améliore la précision des décisions, comment préparer les données et concevoir des caractéristiques, et comment former, valider et intégrer des modèles dans les flux de travail et les systèmes existants via des API et l'automatisation. Grâce à des blocs-notes pratiques et guidés, vous expérimenterez l'analyse prédictive, le Traitement du langage naturel (y compris l'analyse des sentiments) et les Grands modèles de langage (LLM) pour des cas d'utilisation réels, allant du retour d'information des clients à l'optimisation des processus et à la prédiction des risques. Le cours couvre également la gouvernance et l'éthique (vie privée, sécurité, partialité, explicabilité), la conception humaine dans la boucle et la mesure de l'impact sur l'entreprise. Les sujets avancés introduisent les méthodes génétiques/évolutives et l'optimisation de la récompense à long terme avec l'Apprentissage par renforcement pour informer la stratégie et la planification. À la fin, vous serez en mesure de sélectionner la bonne technique pour un problème de décision, d'évaluer la fiabilité du modèle, d'intégrer l'IA dans les processus d'affaires et de construire une feuille de route exploitable pour une adoption durable et responsable de l'IA.
Ce module présente aux participants les concepts essentiels de l'Intelligence artificielle (IA) et son rôle dans le façonnement de la prise de décision des entreprises. Couvrant les types d'IA, le développement historique et les considérations éthiques, les participants acquièrent des connaissances fondamentales cruciales pour comprendre l'impact de l'IA sur la précision des décisions. Ce module prépare le terrain pour les applications pratiques et les techniques avancées dans les sessions suivantes, fournissant une base solide pour naviguer à l'intersection de l'IA et de la prise de décision efficace dans les entreprises.
Inclus
6 vidéos3 lectures1 devoir
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6 vidéos•Total 21 minutes
Introduction à la Spécialisation•2 minutes
Introduction au deuxième cours•1 minute
Introduction à la science de la décision•4 minutes
Apprendre à former des modèles pour prendre des décisions•6 minutes
Prise de décision basée sur la ML : Subjectivité et biais•6 minutes
Prise de décision basée sur la ML : Évaluer et atténuer les biais•2 minutes
3 lectures•Total 30 minutes
Concepts clés de la science de la décision•10 minutes
Apprentissage par renforcement Concepts clés•10 minutes
Concepts clés de la prise de décision basée sur la ML•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Quiz du module 1•30 minutes
Mise en œuvre de modèles décisionnels IA dans les entreprises
Module 2•2 heures à terminer
Détails du module
Ce module est dédié aux aspects pratiques de la mise en œuvre de modèles décisionnels IA dans un cadre commercial. Les participants seront guidés à travers le processus de construction et d'entraînement de différents types de modèles IA, englobant l'identification des modèles, la préparation des données, l'ingénierie des caractéristiques et l'application des techniques d'entraînement et de validation des modèles. Le module explore en outre l'intégration transparente de l'IA dans les systèmes d'entreprise existants, en se concentrant sur les flux de travail, l'intégration API et la gestion efficace des flux de données.
Inclus
6 vidéos6 lectures1 devoir
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6 vidéos•Total 17 minutes
Récompenses à court et à long terme•4 minutes
Améliorer les processus métier grâce à l'IA•4 minutes
Introduction à l'intégration du RL dans les systèmes de gestion des flux de travail•3 minutes
Intégration de RL avec les systèmes de gestion de flux de travail Première partie•2 minutes
Intégration de RL avec les systèmes de gestion de flux de travail - Deuxième partie•2 minutes
Intégration de RL avec les systèmes de gestion de flux de travail Troisième partie•2 minutes
6 lectures•Total 60 minutes
Récompenses à court et à long terme Thèmes clés•10 minutes
Amélioration des processus d'affaires à l'aide de l'IA Thèmes clés•10 minutes
Introduction à l'intégration du RL avec les systèmes de gestion de flux de travail Thèmes clés•10 minutes
Intégration de RL avec des systèmes de gestion de flux de travail Première partie Thèmes clés•10 minutes
Intégration de RL avec des systèmes de gestion de flux de travail Deuxième partie Thèmes clés•10 minutes
Intégration de RL avec des systèmes de gestion de flux de travail Troisième partie Thèmes clés•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Quiz du module 2•30 minutes
Technologies IA pour l'aide à la décision
Module 3•2 heures à terminer
Détails du module
Ce module passe de la mécanique de modélisation des données à l'aide à la décision stratégique basée sur les données. Vous comparerez les techniques supervisées, non supervisées et de renforcement, appliquerez le langage naturel et les analyses prédictives, y compris les modèles de grand langage, à des questions commerciales réelles, et comparerez les recommandations de l'apprentissage automatique aux facteurs cognitifs humains afin de sélectionner l'approche la plus efficace pour chaque contexte décisionnel.
Inclus
10 vidéos9 lectures1 devoir
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10 vidéos•Total 27 minutes
L'utilisation du comportement humain et de l'analyse de texte pour éclairer les décisions•4 minutes
Introduction à l'utilisation de modèles prédictifs pour la stratégie commerciale•3 minutes
Utilisation de modèles prédictifs pour la stratégie d'entreprise Première partie•1 minute
Utilisation de modèles prédictifs pour la stratégie d'entreprise - Deuxième partie•2 minutes
Utilisation de modèles prédictifs pour la stratégie d'entreprise Troisième partie•3 minutes
Introduction à l'obtention de conseils de la part de LLM•4 minutes
Obtenir des conseils de la part de LLM Première partie•2 minutes
Obtenir des conseils de la part de LLM - Deuxième partie•1 minute
Intelligence artificielle générale•5 minutes
Cours 2 Conclusion•1 minute
9 lectures•Total 90 minutes
Utilisation du comportement humain et de l'analyse de texte pour la prise de décision Thèmes clés•10 minutes
Introduction à l'utilisation de modèles prédictifs pour la stratégie d'entreprise Thèmes clés•10 minutes
Utilisation de modèles prédictifs pour la stratégie commerciale Première partie Thèmes clés•10 minutes
Utilisation de modèles prédictifs pour la stratégie commerciale Deuxième partie Thèmes clés•10 minutes
Utilisation de modèles prédictifs pour la stratégie commerciale Troisième partie Thèmes clés•10 minutes
Introduction à l'obtention de conseils de la part de LLM Thèmes clés•10 minutes
Obtenir des conseils de la part de LLM Première partie Thèmes clés•10 minutes
Obtenir des conseils de la part de LLM - Deuxième partie - Sujets clés•10 minutes
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Une aide financière est-elle disponible ?
Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.