Présentation générale de l’IA, du machine learning et du deep learning.

Exemples d’applications courantes dans différents domaines (santé, finance, vente, marketing, etc.).

Discussion sur les attentes et les objectifs des participants.

Présentation des types d’apprentissage : supervisé, non supervisé et par renforcement.

Explication des algorithmes de base (régression, arbres de décision, k-NN, etc.).

Étude de cas : Application du machine learning à des scénarios de vente et de marketing.

Atelier pratique : Préparation de données et utilisation d’un algorithme simple (régression linéaire) pour prédire les ventes.

Récapitulation des concepts abordés pendant le programme.

Discussion sur les tendances futures de l’IA dans la vente et le marketing.

Session de questions-réponses pour clarifier les doutes et répondre aux questions.