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Comment apprendre l’intelligence artificielle (IA) ?

Table des matières

Ce guide d’apprentissage de l’intelligence artificielle (IA) est conçu pour tout débutant, peu importe votre point de départ.

Chaque fois que vous faites des achats en ligne, que vous cherchez des informations sur Google ou que vous regardez une série sur Netflix, vous interagissez avec une forme d’intelligence artificielle. Les applications de l’IA sont omniprésentes et ne cessent de croître.

De l’ouvrier d’usine au serveur en restaurant, en passant par les ingénieurs, l’IA impacte rapidement le monde du travail. Comprendre l’IA peut vous aider à saisir comment la technologie peut améliorer nos vies à travers des produits et services. De plus, ce domaine offre de nombreuses opportunités d’emploi, si vous choisissez de vous y lancer.

Apprendre l’IA peut sembler intimidant, mais cela nécessite simplement une compréhension de base des mathématiques et des statistiques. Dans ce guide, nous vous montrerons comment apprendre l’IA et créer un plan d’apprentissage.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ? Et pourquoi devriez-vous l'apprendre ?

L’intelligence artificielle est le processus de simulation de l’intelligence humaine et de la réalisation de tâches par des machines, telles que les systèmes informatiques.

Ces tâches peuvent inclure la reconnaissance de modèles, la prise de décisions, l’apprentissage expérientiel et le traitement du langage naturel.

L’IA est utilisée dans de nombreux secteurs technologiques, tels que la santé, la finance et les transports.

L’apprentissage de l’IA est de plus en plus crucial car c’est une technologie révolutionnaire qui transforme notre manière de vivre, de travailler et de communiquer.

Les professionnels dans ce domaine peuvent s’attendre à une croissance du nombre d’emplois de 23 % au cours de la prochaine décennie.

Outre le fait d’être une carrière lucrative, c’est un domaine en rapide croissance et une discipline intellectuellement stimulante à apprendre.

Combien de temps faut-il pour apprendre l'IA ?

Le temps nécessaire pour apprendre l’intelligence artificielle dépend de plusieurs facteurs:

  • Connaissances préalables : Si vous avez des connaissances générales en mathématiques et en statistiques, vous pouvez directement passer à l’apprentissage des compétences et des outils en IA.

 

  • Intention de carrière : Si vous souhaitez poursuivre un emploi dans le domaine de l’IA, vous aurez besoin d’une éducation plus complète que quelqu’un qui souhaite simplement ajouter un contexte à son rôle en analyse de données.

 

  • Connaissances de base : Si vous changez de domaine ou de spécialité, cela prendra plus de temps à apprendre que pour quelqu’un qui travaille déjà dans le domaine technologique et comprend le jargon complexe.

Comment apprendre l'intelligence artificielle ?

Voici quatre étapes pour guider votre apprentissage. Pour débuter votre voyage dans l’IA, développez un plan d’apprentissage en évaluant votre niveau de connaissances actuel et le temps et les ressources que vous pouvez consacrer à l’apprentissage.

1) Créez un plan d'apprentissage.

Avant de vous lancer dans un cours, nous recommandons de développer un plan d’apprentissage. Cela inclut un calendrier provisoire et des objectifs de développement de compétences, ainsi que les activités, programmes et ressources nécessaires pour acquérir ces compétences.

Posez-vous les questions suivantes :

  • Votre niveau de connaissance de l’intelligence artificielle : Êtes-vous un vrai débutant ? Avez-vous des bases en mathématiques et en statistiques ? Connaissez-vous la terminologie et les concepts de base ?

 

  • Votre intention d’apprentissage : Cherchez-vous à entamer une nouvelle carrière ou simplement à compléter votre carrière actuelle ?

 

  • Le temps que vous pouvez consacrer à l’apprentissage : Êtes-vous actuellement employé ? Souhaitez-vous apprendre à temps plein ou à temps partiel ?

 

  • L’argent que vous pouvez dépenser : Souhaitez-vous investir dans un boot camp, suivre des cours professionnels en ligne ou regarder des vidéos sur YouTube et TikTok ?

 

  • Comment souhaitez-vous apprendre : Êtes-vous intéressé par un programme de diplôme, ou l’auto-enseignement à travers une variété de cours en ligne ?

2) Maîtrisez les compétences préalables.

Avant de commencer votre parcours d’apprentissage, vous voudrez avoir des bases dans les domaines suivants. Ces compétences constituent un socle pour l’apprentissage de compétences et d’outils AI plus complexes.

  • Statistiques de base : Les compétences en IA sont beaucoup plus faciles à apprendre lorsque vous avez une solide compréhension des statistiques et de l’interprétation des données. Vous voudrez connaître des concepts tels que la signification statistique, la régression, la distribution et la probabilité, tous jouant un rôle dans les applications de l’IA.

 

  • Mathématiques de base : Comprendre l’IA, en particulier l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, repose sur la connaissance de concepts mathématiques tels que le calcul, la probabilité et l’algèbre linéaire. Ces concepts apparaissent fréquemment dans les algorithmes et modèles d’IA.

 

  • Curiosité et adaptabilité : L’IA est complexe et évolue rapidement, il y a donc un besoin constant de se tenir au courant des nouvelles techniques et outils. Ceux qui cherchent à poursuivre une carrière dans l’IA devraient avoir une soif d’apprendre insatiable et un esprit adaptable pour la résolution de problèmes.

 

La profondeur à laquelle vous aurez besoin d’apprendre ces compétences préalables dépend de vos objectifs de carrière

Si vous avez déjà une compréhension de base des statistiques et des mathématiques, et une ouverture à l’apprentissage, vous pouvez passer à la suite.

3) Commencez à apprendre les compétences en IA.

Une fois que vous avez couvert les prérequis, plongeons dans les compétences essentielles dont vous aurez besoin pour l’IA. Votre niveau de maîtrise dépendra du type de rôle que vous poursuivez.

- Programmation

Savoir coder est essentiel pour mettre en œuvre des applications IA car vous pouvez développer des algorithmes et modèles d’IA, manipuler des données et utiliser des programmes d’IA. Python est l’un des langages les plus populaires en raison de sa simplicité et de son adaptabilité, R est un autre favori, mais il y a plein d’autres, comme Java ou le C++.

- Structures de données

Une structure de données est un format spécialisé pour organiser, stocker, récupérer et manipuler des données. Connaître les différents types, tels que les arbres, les listes et les tableaux, est nécessaire pour écrire du code qui peut se transformer en algorithmes et modèles d’IA complexes.

- Science des données

La science des données englobe une grande variété d’outils et d’algorithmes utilisés pour trouver des modèles dans des données brutes. Les scientifiques de données ont une profonde compréhension de l’utilisateur du produit ou service, ainsi que du processus complet d’extraction d’informations à partir de tonnes de données. Les professionnels de l’IA doivent connaître la science des données afin de pouvoir livrer les bons algorithmes.

- Apprentissage automatique

Ce sous-ensemble populaire de l’IA est important car il alimente bon nombre de nos produits et services aujourd’hui. Les machines apprennent à partir de données pour faire des prédictions et améliorer la performance d’un produit. Les professionnels de l’IA doivent connaître différents algorithmes, comment ils fonctionnent et quand les appliquer.

- Apprentissage profond

L’apprentissage profond est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui utilise de nombreuses couches de réseaux neuronaux pour comprendre les modèles dans les données. Il est souvent utilisé dans les applications d’IA les plus avancées, telles que les voitures autonomes par exemple.

4) Familiarisez-vous avec les outils et programmes d'IA.

En plus de développer vos compétences en IA, vous voudrez savoir utiliser les outils et programmes d’IA, tels que les bibliothèques et frameworks, qui seront critiques dans votre parcours d’apprentissage de l’IA. Lors du choix des bons outils d’IA, il est judicieux de se familiariser avec les langages de programmation avec lesquels ils sont compatibles, car de nombreux outils dépendent du langage utilisé.

Voici quelques outils et bibliothèques populaires spécifiquement pour Python :

  • NumPy
  • Scikit-learn
  • Pandas
  • TensorFlow
  • Seaborn
  • Theano
  • Keras
  • PyTorch
  • Matplotlib

Comment développer un plan d'apprentissage pour apprendre l'IA ?

Vous apprenez seul et vous vous demandez comment rester sur la bonne voie ? Développez un plan d’apprentissage pour définir comment et où concentrer votre temps.

Ci-dessous, nous avons fourni un exemple d’un plan d’apprentissage intensif de neuf mois, mais votre calendrier peut être plus long ou plus court en fonction de vos objectifs de carrière.

Vous apprenez seul et vous vous demandez comment rester sur la bonne voie ? Développez un plan d’apprentissage pour définir comment et où concentrer votre temps.

Ci-dessous, nous avons fourni un exemple d’un plan d’apprentissage intensif de neuf mois, mais votre calendrier peut être plus long ou plus court en fonction de vos objectifs de carrière.

Mois 1-3 : Bases des mathématiques et statistiques, programmation et structures de données

  • Mathématiques et statistiques : Maîtrisez les bases en étudiant le calcul, l’algèbre, les statistiques et la probabilité, tout cela servant de fondation pour votre voyage dans l’IA.

 

  • Programmation : Choisissez un langage de programmation, comme Python ou R, à apprendre. Vous commencerez à vous familiariser avec les bibliothèques et les packages.

 

  • Structures de données : Commencez à apprendre comment stocker, récupérer et manipuler des ensembles de données, puis comment les nettoyer et les préparer, ce qui est nécessaire pour tout projet d’IA.

Mois 4-6 : Plongez dans la science des données, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond

  • Science des données : Apprenez les bases de la science des données et comment l’IA peut aider à faciliter l’extraction et la dérivation d’informations à partir de données.

 

  • Apprentissage automatique : Plongez dans les différents types d’algorithmes d’apprentissage automatique, tels que l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.

 

  • Apprentissage profond : Comprenez les réseaux neuronaux et les concepts de l’apprentissage profond.

Mois 7-9 : Familiarisez-vous avec les outils d'IA et choisissez une spécialisation

  • Outils d’IA : Une fois que vous avez maîtrisé toutes les bases, vous pouvez commencer à utiliser les différentes bibliothèques associées au langage de programmation que vous avez appris, ainsi que d’autres outils d’IA tels que ChatGPT.

 

  • Spécialisation : Vous voudrez peut-être vous spécialiser dans un domaine spécifique de l’IA, tel que le traitement du langage naturel, ou peut-être comment appliquer l’IA à un autre champ.

 

  • Apprentissage supplémentaire et recherche d’emploi : Commencez à chercher des emplois en IA, si cela faisait partie de votre intention d’apprentissage. Continuez à vous tenir au courant des tendances de l’IA avec des blogs, des podcasts, et plus encore.

Commencez à apprendre l'IA aujourd'hui

Votre voyage vers une carrière en intelligence artificielle peut commencer par un simple pas. Le cours AI For Everyone de DeepLearning.AI, enseigné par l’instructeur de renom Andrew Ng, offre une excellente introduction.

Vous pouvez apprendre les fondamentaux de l’IA, comment elle existe dans la société, et comment la construire dans votre entreprise, en seulement 10 heures ou moins.

C’est déjà la fin de cet article. Vous voulez en apprendre davantage sur l’intelligence artificielle ? Consultez nos actualités et nos guides pour vous familiariser avec cette technologie d’avenir.

Ne laissez pas l’IA vous dépasser.

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