Les enjeux de l’Intelligence Artificielle pour les métiers de la santé
Maîtrisez la révolution technologique du secteur médical en découvrant comment l'IA générative et la vision par ordinateur transforment le soin, de l'aide au diagnostic au cadre éthique indispensable !
Vue d'ensemble
Aucune compétence technique préalable en programmation n'est requise.
Une connaissance de l'environnement médical et de ses enjeux est recommandée pour tirer le meilleur parti des cas d'usage présentés.
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Présentation et objectifs
Accueil des participants, présentation du programme et des objectifs pédagogiques. État des lieux des connaissances et attentes individuelles.
Deep Learning et réseaux de neurones
Perceptrons, réseaux convolutifs (CNN), réseaux récurrents (RNN/LSTM). Transfer learning et fine-tuning.
Implémentation d’un réseau de neurones avec TensorFlow/PyTorch
Préparation et exploration des données
Collecte, nettoyage et transformation des données. Analyse exploratoire (EDA), visualisation et feature engineering.
Exploration d’un dataset réel avec pandas et matplotlib
Modèles de classification et régression
Algorithmes fondamentaux : régression linéaire/logistique, arbres de décision, forêts aléatoires, SVM. Évaluation des performances.
Entraînement et comparaison de modèles sur un cas métier
Bilan et perspectives
Synthèse des points clés abordés. Recommandations pour la mise en pratique en entreprise. Ressources complémentaires et parcours de progression.
Exercice de synthèse et plan d’action individuel
Prochaines sessions
Avis des participants
Financement
Cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
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