Objectifs :
"Elements of AI" is a free online course designed for anyone interested in understanding what artificial intelligence (AI) is and how it is shaping our daily lives.

• The main goals of this course are to:
• Gain a clear understanding of the fundamentals of AI — identify what AI is (and what it is not), learn about its origins, goals, and the core ideas behind it.
• Learn how to formulate and solve problems using AI — explore methods such as search algorithms and logical representations used to tackle complex issues.
• Discover real-world applications of AI — examine how AI is used across different sectors like healthcare, transportation, and recommendation engines.
• Analyze the social, ethical, and economic implications of AI — develop critical thinking around AI's impact on society, privacy, employment, and automated decision-making.

Programme :
"Elements of AI" is a free online course for anyone interested in learning about artificial intelligence and how it impacts our lives — no advanced math or programming skills required. Participants will be introduced to real algorithms that power AI methods. While basic Python programming skills are recommended to get the most out of the course, they are not mandatory. You will gain a strong foundation in topics such as machine learning and neural networks, and learn where and how AI methods are applied in real-world contexts. Learners can progress through the course content at their own pace. By the end of the course, you will be able to design your own AI idea and present it to the community.

The course is structured into the following chapters:

• Chapter 1: What is AI? What is AI?
How should we define AI?
Related fields
Philosophy of AI

• Chapter 2 : AI problem solving
Search and problem solving
Solving problems with AI
Search and games

• Chapter 3 : Real world AI
Odds and probability
The Bayes rule
Naive Bayes classification

• Chapter 4 : Machine learning
The types of machine learning
The nearest neighbor classifier
Regression

• Chapter 5 : Neural networks
Neural network basics
How neural networks are built
Advanced neural network techniques

• Chapter 6 : Implications
About predicting the future
The societal implications of AI
Summary

Pré-requis :
Basic knowledge of mathematics and inferential statistics (not compulsory, but desirable for faster progress)
Base en mathématiques et en statistique inférentielle (pas obligatoire mais souhaitable pour avancer plus vite)

Equipe pédagogique :
Référent de la formation: Xavier Fresquet, directeur-adjoint du Sorbonne Center for Artificial Intelligence (SCAI) MOOC asynchrone en ligne. Les contenus, les activités et les évaluations ont été conçus et élaborés par des experts des communautés éducatives de Sorbonne Université, MinnaLearn et l'Université d'Helsinki, educative communities.

Méthode pédagogique :
Students are free to choose this module, which includes short videos, reading materials, and exercises to complete progressively. They take all course evaluations either on the partner platform or directly on the SCAI website. Afterward, they upload their certificates to the SCAI platform to unlock the final evaluation and receive their completion certificate.

Les Compétences et capacités visées à l'issue de la formation (fiches RNCP)

Arrêté du 22 février 2019 définissant les compétences des diplômés du doctorat et inscrivant le doctorat au répertoire national de la certification professionnelle. https://www.legifrance.gouv.fr/loda/id/JORFTEXT000038200990/

Bloc 1 : Conception et élaboration d’une démarche de recherche et développement, d’études et prospective

- Identifier et résoudre des problèmes complexes et nouveaux impliquant une pluralité de domaines, en mobilisant les connaissances et les savoir-faire les plus avancés

Bloc 2 : Mise en œuvre d’une démarche de recherche et développement, d’études et prospective

- Mettre en œuvre les méthodes et les outils de la recherche en lien avec l’innovation

Bloc 4 : Veille scientifique et technologique à l’échelle internationale

- Acquérir, synthétiser et analyser les données et informations scientifiques et technologiques d’avant-garde à l’échelle internationale

- Dépasser les frontières des données et du savoir disponibles par croisement avec différents champs de la connaissance ou autres secteurs professionnels

Bloc 5 : Formation et diffusion de la culture scientifique et technique

- Rendre compte et communiquer en plusieurs langues des travaux à caractère scientifique et technologique en direction de publics ou publications différents, à l’écrit comme à l’oral

La formation participe à l'objectif suivant :être directement utile pour la rédaction de la thèse ou pour l’exposition écrite ou orale des travaux de recherche