Guide d'étude pour l'examen : AI-Native Foundations Exam - AI-Native Foundations Professional

Compréhension de l'IA agentique : comprendre la signification d'une approche IA agentique

Définir les différents termes courants utilisés dans le domaine de l'IA

Décrire les 5 niveaux d'IA : automatisation basée sur des règles, automatisation intelligente, flux de travail agentiques, agents semi-automatiques, agents entièrement autonomes

Décrire la génération augmentée par la récupération d'informations (Retrieval-Augmented Generation - RAG) : expliquer le concept de RAG et son rôle dans l'amélioration des réponses des modèles d'IA grâce à des connaissances externes

Maîtriser la terminologie courante de l'IA : être capable d'utiliser, de définir et de discuter des termes fréquemment utilisés dans le domaine de l'IA

Comprendre l'IA composite : comprendre comment la combinaison de plusieurs techniques d'IA (par exemple, l'apprentissage automatique, les systèmes basés sur des règles et les LLM) peut créer des solutions plus précises et plus robustes que l'utilisation d'une seule méthode

Comprendre le fonctionnement et les capacités des agents d'IA : expliquer la fonction, l'architecture et les applications potentielles des agents d'IA

Comprendre comment utiliser l'IA générative : comprendre ce qu'est un LLM et ce qu'est l'IA générative

Comprendre le concept de création de copilotes et de GPT personnalisés

Comprendre la différence entre un LLM et un agent d'IA

Appliquer les principes de l'IA responsable : intégrer des considérations éthiques et des bonnes pratiques dans l'utilisation de l'IA afin de garantir l'équité, la transparence et la responsabilité

Cadres de prise de décision éthique pour l'IA : approfondir des cadres ou des méthodologies spécifiques permettant de gérer les dilemmes éthiques liés au développement et au déploiement de l'IA

Expliquer les bonnes pratiques générales de sécurité liées à l'IA, notamment ce qu'il faut faire et ce qu'il faut éviter

Comprendre la confidentialité et la sécurité des données dans le domaine de l'IA : en apprendre sur la gouvernance des données, les techniques d'anonymisation et la conformité aux réglementations telles que le RGPD ou le CCPA lors de l'utilisation de l'IA

Capacité à créer des instructions génératives efficaces pour la génération d'images et de vidéos

Capacité à créer des instruction générative basées sur la RAG

Appliquer les facteurs de réussite à votre rôle spécifique en créant un micro-plan concret à mettre en œuvre immédiatement : élaborer un plan personnalisé pour intégrer les facteurs de réussite propres à l'IA dans votre travail quotidien

Rédiger un résumé concis d'une opportunité liée à l'IA, en la reliant à un défi ou un objectif pertinent dans votre travail : communiquer clairement le potentiel des solutions d'IA pour répondre à des besoins spécifiques de l'entreprise

Créer des instructions génératives efficaces pour la génération de texte : développer et affiner les instructions génératives afin d'obtenir des réponses précises et adaptées de la part des modèles d'IA

Concevoir des flux de travail optimisés par l'IA combinant le jugement humain et les améliorations appropriées apportées par l'IA : créer des processus efficaces qui exploitent les outils d'IA tout en conservant la supervision et la prise de décision humaines

Générer des questions pertinentes à l'aide de l'IA pour identifier les risques cachés d'un projet : utiliser l'IA pour formuler des questions qui mettent en lumière des risques imprévus dans les projets

Utiliser l'IA pour transformer les commentaires difficiles en questions productives : tirer parti de l'IA pour reformuler les commentaires délicats en questions constructives

Expliquer clairement les quatre forces EDGE (croissance exponentielle, disruptive, générative, émergente) et le cas AI-Native en termes commerciaux simples : expliquer les concepts clés de l'IA et leur pertinence commerciale de manière accessible

Classer les cas d'utilisation de l'IA comme stables, en évolution ou lointains : classer les applications d'IA en fonction de leur maturité et de leur potentiel de développement futur

Distinguer les principaux modèles de solutions d'IA afin d'aider les équipes à choisir l'approche la plus pratique : guider les équipes dans le choix de solutions d'IA adaptées à des problèmes spécifiques

Traduire les concepts d'IA et leurs compromis en un langage commercial clair : combler le fossé entre les détails techniques de l'IA et leurs implications pour l'entreprise

Traduire les besoins commerciaux en une solution d'IA réaliste : convertir les exigences organisationnelles en plans pratiques de mise en œuvre de l'IA et des données

Sélection et gestion des fournisseurs pour les solutions d'IA : comprendre comment évaluer, sélectionner et gérer les outils et services d'IA tiers